大数据岗位分类
1.什么是大数据？
随着互联网的发展，我们生活中产生的数据量越来越大，这些数据包含了我们的个人信息、社交网络、电子商务、传感器信息等等，这种数据深刻地改变着我们的社会和经济。大数据就是从这样的数据中提取出有价值的信息，而且随着数据量的增加，这些信息不断地更新和升级。
2.大数据岗位需求
大数据的快速发展带来了大量的工作机会，因此大数据岗位囊括了许多不同的职位，涵盖了统计学、计算机科学、数据科学和商业分析等领域。主要分为数据科学家、数据分析师、数据仓库架构师、大数据架构师、BI（商业智能）开发者、数据工程师等岗位。
3.数据科学家
数据科学家是指掌握数学、统计学、计算机科学等领域知识的专业人员，他们的主要工作是利用数据挖掘技术和统计模型分析大数据，从数据中发掘出潜在信息，为企业决策提供参考。数据科学家需要掌握编程和统计软件等技能，也需要良好的沟通和解释数据的能力。
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数据分析师的主要工作是收集和分析数据，为企业做出科学的决策提供支持。数据分析师需要跟踪数据变化，预测未来的趋势，并选择合适的工具和技术对数据进行处理及展现，向管理层提交数据分析报告。此外，数据分析师需要熟练掌握数据分析工具，如SQL、Excel、Tableau等。
5.大数据架构师
一个好的大数据架构师需要有企业架构或高性能计算领域的经验，能够确定企业所需的大数据系统和应用，制定可扩展的系统规划，选择适合的技术和工具，以及管理和维护大数据系统的整个架构。
6.数据仓库架构师
数据仓库架构师负责设计和维护企业数据仓库的架构，他们需要利用业界的最佳实践，将现有的数据集成进仓库系统中，并确保仓库的灵活性和可扩展性，使企业能够通过仓库来提高业务效率和决策水平。
7.BI开发者
BI开发者可以利用大数据来创建具有操作性的商业智能解决方案，以便让企业做出更明智的决策。他们需要掌握数据仓库、数据挖掘和决策科学等技术，并且熟悉多种商业智能工具，如Tableau、MicroStrategy等。
数据工程师是一个更加工程化的数据岗位，他们需要实现、维护和管理企业的数据架构和数据仓库，包括数据的抽取（ETL）、转换和加载、数据清洗、数据的存储和前端可视化等。
9.总结
如今，大数据领域蓬勃发展，每个岗位都有着丰富的工作机会和高薪回报。大数据岗位是一个多学科的综合岗位，需要掌握统计学、计算机科学、商业分析等多方面的知识，同时也需要具备沟通、解释数据和团队协作能力，总之，要成为一个优秀的大数据从业者，需要具备全方面的技能和特长。

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