⼤数据职业理解_⼤数据岗位介绍和职业规划分析
我们经常在谈论的⼤数据⾏业究竟是做什么的？相信这个问题绝⼤多数⼈都说不清楚。因为⼤数据⾏业是⼀个很⼴泛的概念，想要从事⼤数据⾏业的朋友可以有很多职业⽅向的选择。下⾯我将把⼤数据⾏业⼤致划分为五个⽅向的就业岗位，它们分别是数据管理专员、数据⼯程师、商业分析师、机器学习研究员/从业者和数据导向专业⼈员。然后⼀⼀为⼤家进⾏岗位介绍和职业规划的分析，感兴趣就接着看下去吧！
1、数据管理专员
数据管理专员其实就是IT技术岗位，⼯作性质和数据库管理员差不多，它的职位被认为和管理数据以及⽀持数据管理的设施有关。这个岗位和数据分析联系不⼤，因此Python和R语⾔的使⽤也不需要多么熟练。在⼯作中有可能会⽤到SQL语⾔，以及和Hadoop相关的查询语⾔，⽐如Hive和Pig。
要想从事数据管理专员，需要掌握的关键技术有：Apache Hadoop和它的⽣态系统、ApacheSpark和它的⽣态系统、SQL以及关系数据库、NoSQL数据库等等。总之，这个岗位的职业规划就分析到这⾥了。
2、数据⼯程师
这是⼀条⾮分析⼤数据职业道路。记得在刚刚的职业道路之中提到的数据设施吗？是的，它们需要被设
计和执⾏，数据⼯程师就承担了这部分⼯作。如果说数据管理专员是汽车修理师，那么数据⼯程师就是汽车⼯程师。不过不要搞错了，这两个⾓⾊都对你的汽车的⾏驶和持续⼯作⾄关重要，对你从A点驾驶到B点同样重要。⽼实说，数据⼯程师和上⾯介绍的数据管理专员所需要的技术和技能是相似的。不过，他们各⾃在不同的层次理解和使⽤同样的概念。
3、商业分析师
商业分析师指的是，与数据分析和数据呈现紧密相关的岗位。包括报告、仪表板和任何被称为“商业智能”的东西。 该岗位通常要求与关系数据库和⾮关系数据库以及⼤数据框架的交互，商业分析师主要关注从那些或多或少存在的数据中提取信息。 这与机器学习研究者/从业者和以数据为导向的专业⼈员形成了鲜明的对⽐，两者都侧重于从数据或数据以外的⼀些表⾯信息中获得洞察⼒。
关于商业分析师的职业规划是，需要掌握并且不断精进以下核⼼技能：SQL和关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库等等。还有经常会⽤到商业报告和仪表盘封装技术也是重点，总之报告从本质来讲是没有固定模式的，快速掌握⼯具的使⽤是关键。
4、机器学习研究员/从业者
机器学习研究⼈员和从业者指的是，那些制作和使⽤预测相关⼯具进⾏数据利⽤的从业者。 机器学习
算法允许以较⾼的速度应⽤统计分析，并且那些操作这些算法的⼈不满⾜于，让数据以其当前形式呈现出来。 数据询问是机器学习爱好者的⼯作⽅式，但是具有⾜够的统计理解，才能知道何时推进的⾜够远，以及什么时候提供的答案不可信。统计和编程是机器学习研究者和实践者最⼤的财富。
关于该岗位的职业规划是掌握统计学、代数与演算(从业者的中级⽔平，研究员的⾼级⽔平)，以及⼀定的编程技能，像是Python、C ++或其他⼀些通⽤语⾔。另外还要学习理论，从业者中级⽔平，研究员要求⾼级⽔平。最后还有理解机器学习算法的内部⼯作原理，算法越多越好，理解得越深⼊越好。
5、数据导向专业⼈员
python大数据就业前景数据管理专业⼈员和数据⼯程师关注数据的基础设施。商业分析⼈员关注从数据中提取事实。机器学习研究者和从业者关注推进和使⽤相关⼯具，以利⽤数据来进⾏预测和相关分析。这两种⾓⾊都是基于算法。数据导向的专业⼈员主要关注数据本⾝以及它可以告诉的事实，并不涉及执⾏任务时所需要的技术或⼯具。
⾯向数据的专业⼈员可能使⽤上⾯任何岗位中列出的任何技术，这取决于他们的具体职责。这是与“数据科学”有关的最⼤的问题之⼀。该岗位就像是数据世界的万⾦油：知道如何让⼀个Hadoop⽣态系统建⽴和运⾏；如何对存储在其中的数据执⾏查询；如何抽取数据，并且载⼊到⾮关系型数据库；如何获取⾮关系型数据并将其提取到平⾯⽂件( flat file)；如何在R或Python语⾔中辨别这个数据；如何在进
⾏初步探索性描述分析后设计特征；如何选择适当的机器学习算法来对数据进⾏预测分析；如何统计分析所述预测任务的结果；如何将结果可视化，以⽅便⾮技术⼈员使⽤；如何⽤刚刚描述的数据处理流⽔线的最终结果告诉管理⼈员⼀个令⼈信服的事实。
以上就是⼤数据岗位的相关介绍和职业规划分析，希望本⽂对⼤数据职业发展还⼗分困惑的朋友，能够提供⼀些帮助和道路的指引。想要了解⼤数据⾏业的更多内容，敬请关注博学⾕资讯⼤数据栏⽬的更新。

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