麻辣个鸡的
今天主要给大家说说大数据分析行业的就业方向，大数据分析怎么学，怎么入门。很多同学知道这个很火，但是不清楚这是干啥的。今天就先给大家讲大数据分析工程师。
当下，大数据分析方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 主要涉及的技术有：Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
十一、数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名大数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的大数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
十二、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
大数据分析培训课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师;
这三个方向精通任何方向之一者，均会前(钱)途无量。
就目前来看一般都是大企业对大数据挖掘分析的需求更多，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!
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最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，昌平电脑培训发现在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
马云的无人超市”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，都展示出了人工智能的快速发展，人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。
那么大数据就业前景怎么样呢？
一、大数据就业前景
《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。
《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为，。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
二、大数据就业方向
大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等
2.数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3.大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
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大数据开发工程师的工资水平处于6000-50000元不等。大数据工程师的工资整体仍处于上升水平。以北京地区为例，北京地区大数据相关工作的平均工资为22050元，三成以上的大数据从业者工资位于30K-50K区间。大数据行业工资待遇大数据工作工资多少作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年工资高达万美元;大数据开发工程师在一线城市平均工资都超过了20000元，一般有3-5年经验的工程师，年薪30万以上是普通工资，甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。在一些二线城市，大数据工程师的工资也都超过其他岗位。比如南京、西安这样的城市，工资都超过13000元。可见大数据工程师的“金领”地位。而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的工资可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。大数据每月工资有多少1.应届生工资大数据专业应届生的工资水平一般在8K-10K之间，如果说学历高，比如硕士，或者学得好，可能能拿到13K，基本就没有比这个再高的了。北京大数据工程师的平均工资是15-16K左右，还是不错的。2.培训机构学员工资培训机构出来的学生从事大数据相关岗位，工资水平也是和应届生差不多的，刚入职场一般也在7-10K左右，也有非常优秀的学员，能拿到10K+。培训机构中有很多学员的学历相对低一些，或者之前从没有了解过大数据，是报名之后才开始学习的。从这个角度来说，这个工资水平也是非常不错的。3.大数据工资涨幅大数据工资水平随着工作年限的增长也逐年增长。据统计，上一年大数据人才的年薪涨幅达到了19%，这个数据还是比较可观的。基本上，工作个2-3年，工资水平能够达到13-15K，工作3-5年能够达到15-20K，如果是有着5年以上的工作年限，工资水平可以达到20-30K。可以说，起薪高，涨幅也不小。大数据相关岗位的就业前景总体来说还是不错的，只是大数据不像java那样，对刚入职的员工技能要求可能不是很高，大数据招聘一般要求应聘者拥有比较多的技能且掌握熟练，可以理解为大数据应聘的入职门槛比较高。
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大数据技术的热门工作岗位主要有大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。这些岗位都是企业的核心技术岗位，有很大的需求，工资待遇也非常可观，可以说学好了大数据技术，高薪职业任你选择。
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C ，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
Hadoop大数据开发方向：市场需求旺盛，是大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等；
数据挖掘、数据分析&机器学习方向：学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等；
大数据运维&云计算方向：市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位有大数据运维工程师等。
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