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自从2012年开始大数据越来越火，关注度和热度也是持续升温。推动着一些已经获取大数据能力的公司转型，像百度，腾讯，阿里巴巴等互联网商业巨头，以及华为，浪潮，中兴等国内领军企业；还有就是初创的大数据公司，依赖大数据工具，针对市场需求，推动技术发展，像探码科技就是一匹黑马，自主研发有核心技术。随着大量公司的转型和大数据公司的出现，大数据相关岗位也是随着而来！这也就造就了，许多人投身大数据行业领域，变身大数据人才，寻求职业更好的发展，更大的上升空间。  大数据职位体系 大数据职位体系 那我们想学习大数据这方面的技术，究竟要学习哪些技能？大数据里面有分为哪些岗位？针对不同的职业岗位方向我们需要哪些相关技能呢？这些需要我们再学习之前要了解清楚，才能对自己的目标更为准确，更有效率的去完成，达到目的。 现在大数据技术发展越来越成熟，相对应的职责岗位划分也越来越具体！目前大数据职位体系可以分为两大类，一类是分析应用类，包括数据分析师，数据挖掘，数据建模等；一类是技术工程类，包括大数据开发工程师，大数据架构师，大数据运维等。 数据分析师：主要是针对业务问题，能够将业务问题转化成可分析的数据问题，从业务层面解读，明确问题需求，拆解问题模块，并进行评估预测，形成业务建议和业务策略，最终做出结论报告，呈现出来。要求熟悉分析过程，掌握数据分析思路，理解分析模型，熟练使用分析工具（比如Excel，SPSS，SAS等），能够将数据可视化对数据解读等。 数据建模师：侧重数据建模，围绕业务问题，构建合适的分析框架和模型，将业务问题转化数据问题进行分解，从而达到定性或定量来描述业务的目的。要求熟悉数据建模，评估模型，模型优化，模型应用等。 数据挖掘：主要是通过分析数据，从大量数据中寻找其规律的技术，涉及数据准备，规律寻找，规律表示。数据挖掘的任务有关联分析，聚类分析，分类分析，异常分析，特意组分析和演变分析等。 这些都是对数据进行分析的，不过我们可能再进行分析，建模，挖掘之前，可能对数据进行处理！因为有的数据可能存在缺失，重复，格式不一等情况，这也就要求我们拿到手的数据要尽可能保证，完整性，及时性，即时性，全面性，准确性等。 大数据开发工程师：大数据系统的开发工作，偏向研发，比如hadoop系统，spark系统，运用编程语言进行应用程序的开发，测试和维护，实现产品功能，要求掌握hadoop核心框架和组件，spark，java，Linux等。 大数据架构师： 负责大数据平台系统的架构设计，平台构建。要求熟悉hadoop，storm，spark等平台，最近新出的流计算Flink。熟悉整个生态系统的组件，有平台级架构和开发的能力等，是开发工程师的更高一层级别。 大数据运维工程师：侧重于大数据平台的运维管理，包括系统运维规划，系统监控，系统优化等，保障大数据平台的稳定和可用性，掌握平台各个组件的安装配置，调试，有良好的系统性能优化及故障排除能力。相对前两个是比较简单的。 以上就是大数据这个方向基本的岗位职责划分，通过以上所述，你了解大数据具体的职位体系划分了么？对于接下来的学习你是否明确方向了呢？ |
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