大数据有哪些职位?

2181次观看

标签：大数据大数据职位

以下回答来自环球青藤，点击开启技能学习>

老师回答

魏老师大数据工程师

1、首席数据官(CDO)

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。

2、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。

3、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。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。

4、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。

5、数据可视化

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。

6、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。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)。

©本文版权归环球青藤所有，任何形式转载请联系我们。

免费直播

精选课程

相关推荐

大数据主要发展趋势是什么?

刘老师大数据工程师

1、提升企业竞争力

随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。

2、有效促进技术创新

目前，它主要是由开源的，和一个大数据技术框架系统集成多种技术和架构不断形成，因此有必要打造出自主创新和开放源码的组合可供企业使用的新的大数据技术开发的模式。

3、促进其他行业的发展

借助强大平台，大数据开发运维一体化模式快速发展，不断更新，使大数据的使用效果更加清晰这一显著的提升在一定程度上促进了大数据的发展。

大数据与数据分析师有哪些区别?

宋老师大数据工程师

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。

大数据分析专业学什么?

宋老师大数据工程师

大数据分析专业属于交叉学科，以统计学，数学，为支撑。需要学习数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学，概率与统计，算法分析与设计，数据计算智能，数据库系统概论，计算机系统基础，并行体系结构与编程，非结构化大数据分析等等。

本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学，大数据科学与信息技术的基本理论，方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划，应用，管理及决策方法，具有大数据工程项目设计，研发和实施能力的复合型，应用型卓越人才。