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大数据 培训出来的工作就业岗位有哪些?

2017-04-10  来自: 今日头条 浏览次数:647

随着很 多大公司对数据分析需求增多,数据相 关岗位的人才需求量也越来越大。数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。数据学,或者更准确来说,大数据,在2000年早期还是个冷门,而现在 早已成为人们关注的焦点。早在2014年,高德纳 咨询公司就预测,到2016年将有73%的公司 企业将在大数据项目中投入重金。那科多 大数据就和大家一起来盘点十大最热门的数据岗位有哪些。

TOP1 首席数据官(CDO)

三军不可无帅也,所有想 在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。2014年CDO数量只有400人,2015年增长到了1000人,据此,加德纳预计,到2019年90%的英国 大公司都会拥有自己的首席数据官。 首席数 据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负 责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数 据师必须个人能力出众,同时还 需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。

TOP2 营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积 攒了大量的用户数据,很多先 进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是 市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分 析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据 分析工具方面的专业特长,对客户进行细分,确保数 字化营销能够到达目标客户群体。当与Adobe Campaigns等广告 系列管理软件配合使用时,公司企 业就可以确保其营销策略达到最佳效果。

TOP3 数据工程师

随着Hadoop和非结 构化数据仓库的流行,所有分 析功能的第一要务就是要得到正确的数据。商务智 能和数据科学都要求有干净的、有序的 且可用的数据框架,而这通常是通过SQL服务器、甲骨文(Oracle)和SAP公司数据库来实现的。高水平 的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提 取转换加载过程,很多公 司都急需这样的人才。事实上,很多首 席数据官甚至认为,数据工 程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

TOP4 商务智能开发工程师

商务智 能开发工程师的最基本职能,是管理 结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只 是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商 务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运 营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。 商务智 能最重要的技术目前都掌握在主要科技巨头手中,包括微 软商务智能软件包(SSIS/SSAS/SSRS/PowerBI),甲骨文(OBIEE, OBIA),SAP(BusinessObjects)和IBM(Cognos)。

TOP5 数据可视化

你可能会奇怪,我为什 么把可视化摆在商务智能研发工程师前面。但是随 着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工 程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、 SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络 浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大 公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。

TOP6 软件研发工程师

这个也 是大数据相关岗位?随着大数据的发展,很多公 司都开始打造基于大数据平台的网页应用。除了掌握Java、C#、PHP和Diango Python框架等 传统软件研发工具,大数据 软件研发工程师还需要熟练使用Pyramid或者Flask。

TOP7 大数据工程师

正如上文提到过的,数据工 程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。从经验来看,这涉及 到使用关系型数据库,来管理 以表格方式存储的数据。有很多 关于数据怎样才能被定义为大数据的讨论。为了得 到这个问题的结论,必须综 合考虑结构化和非结构化数据(图像,视频,音频文件等),它们往 往是实时收集的,并且过于复杂,因此不 能由传统数据结构处理。 大数据 工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型),当然数 据基础设施还远远不止这些。

TOP8洞察分析师

可能每 个公司对这个职位的叫法不一样,但不可否认,现在具 备执行力且精通技术的分析师炙手可热。通常,他们都会和产品部门、市场部门紧密合作,运用数 据编程工具来整合大数据集,得出分析结论,支持发展客户群,制定维 持客户关系策略。从技术的角度来说,洞察分 析师需要掌握各种数据编程工具,如SQL、SAS和SPSS等。但是很 多公司都希望能够使用R和Python来获得更深度的分析,同时还要与RStudio等软件包配合使用,来生动 地表达可视化数据分析结果。

TOP9数据架构师

在大数 据环境中运行程序是一回事,而构建 大数据基础设施则是另一回事。一个卓 越的数据架构师可为尖端的大数据解决方案提供基础,其职责包括使用AWS,Azure和Google Cloud了解云 中的数据存储和使用Hadoop或NoSQL设计基 础架构数据库来管理非结构化数据。

TOP10数据科学家

最近,Glassdoor表示,数据科学家是“美国的最佳工作”,是数据世界的常驻“摇滚明星”。关于谁 才是真正的数据科学家,曾引起 了世界范围内的讨论,参与这 场讨论有许多强大学术背景的博士硕士,他们在统计学,数学,物理学,经济学,数据挖掘和机器学习方面都 具备深厚专业知识。 优秀的 数据科学家能够使用先进的分析原理和Python,R或Spark等数据 编程工具来识别并解决高度复杂的业务问题。他们的 分析将在决策中发挥核心作用,提供智力支持,以确保 公司能够在日益复杂的商业环境中获得成功。


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