大數(shù)據(jù)主要有以下職位：1）數(shù)據(jù)分析師Data analyst：指熟悉相關(guān)業(yè)務(wù)，熟練搭建數(shù)據(jù)分析框架，掌握和使用相關(guān)的分析常用工具和基本的分析方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論給管理銷售運(yùn)營(yíng)提供指導(dǎo)意義的分析意見(jiàn)。2）數(shù)據(jù)架構(gòu)師Data architect：對(duì)Hadoop解決方案的整個(gè)生命周期進(jìn)行引導(dǎo)，包括需求分析，平臺(tái)選擇，技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，應(yīng)用設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，測(cè)試和部署。深入掌握如何編寫MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。3）大數(shù)據(jù)工程師Big DataEngineer：收集和處理大規(guī)模的原始數(shù)據(jù)（包括腳本編寫，網(wǎng)頁(yè)獲取，調(diào)用APIs，編寫SQL查詢等）；將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理成適合分析的一種形式，然后進(jìn)行分析；根據(jù)所需要的和專案分析商業(yè)決策。4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員Data warehousemanager：指定并實(shí)施信息管理策略；協(xié)調(diào)和管理的信息管理解決方案；多個(gè)項(xiàng)目的范圍，計(jì)劃和優(yōu)先順序安排；管理倉(cāng)庫(kù)的各個(gè)方面，比如數(shù)據(jù)外包，移動(dòng)，質(zhì)量，設(shè)計(jì)和實(shí)施。5）數(shù)據(jù)庫(kù)管理員Database manager：提高數(shù)據(jù)庫(kù)工具和服務(wù)的有效性；確保所有的數(shù)據(jù)符合法律規(guī)定；確保信息得到保護(hù)和備份；做定期報(bào)告；監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)性能；改善使用的技術(shù)；建立新的數(shù)據(jù)庫(kù)；檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入程序；故障排除。6）商業(yè)智能分析員Businessintelligence analyst：就工具，報(bào)告或者元數(shù)據(jù)增強(qiáng)來(lái)進(jìn)行傳播信息；進(jìn)行或協(xié)調(diào)測(cè)試，以確保情報(bào)的定義與需求相一致；使用商業(yè)智能工具來(lái)識(shí)別或監(jiān)測(cè)現(xiàn)有和潛在的客戶；綜合目前的商業(yè)只能和趨勢(shì)數(shù)據(jù)，來(lái)支持采取行動(dòng)的建議；維護(hù)或更新的商業(yè)智能工具，數(shù)據(jù)庫(kù)，儀表板，系統(tǒng)或方法；及時(shí)的管理用戶流量的商業(yè)情報(bào)。7）數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)員Databasedeveloper： 設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)和實(shí)施基于客戶需求的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)；優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能效率；準(zhǔn)備設(shè)計(jì)規(guī)范和功能單證的分配數(shù)據(jù)庫(kù)的項(xiàng)目；對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行空間管理和容量規(guī)劃；建立數(shù)據(jù)庫(kù)表和字典；參與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和架構(gòu)，以支持應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)項(xiàng)目；執(zhí)行數(shù)據(jù)備份和檔案上定期；測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行錯(cuò)誤修正；及時(shí)解決數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的問(wèn)題；制定安全程序，以保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)免受未經(jīng)授權(quán)的使用；評(píng)估現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)，并提出改進(jìn)建議的執(zhí)行效率；開(kāi)發(fā)用于數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)活動(dòng)的最佳實(shí)踐。

大數(shù)據(jù)就業(yè)前景據(jù)職業(yè)社交平臺(tái)LinkedIn發(fā)布的《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中研發(fā)工程師需求量最大，而數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺。領(lǐng)英報(bào)告表明，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低，僅為，屬于高度稀缺。數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為個(gè)月。根據(jù)中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)，未來(lái)中國(guó)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬(wàn)，而在BAT企業(yè)招聘的職位里，60%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。大數(shù)據(jù)就業(yè)方向①Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向市場(chǎng)需求旺盛，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的主體，目前IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)對(duì)應(yīng)崗位：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析師 等②數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析&機(jī)器學(xué)習(xí)方向?qū)W習(xí)起點(diǎn)高、難度大，市面上只有很少的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在做。對(duì)應(yīng)崗位：數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等③大數(shù)據(jù)運(yùn)維&云計(jì)算方向市場(chǎng)需求中等，更偏向于Linux、云計(jì)算學(xué)科對(duì)應(yīng)崗位：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師精通任何方向之一者，均會(huì) “ 前(錢)”途無(wú)量。三個(gè)方向中，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)是基礎(chǔ)。以Hadoop開(kāi)發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪已經(jīng)達(dá)到了8K 以上，工作1年月薪可達(dá)到 以上，具有2-3年工作經(jīng)驗(yàn)的hadoop人才年薪可以達(dá)到 30萬(wàn)—50萬(wàn)，一般需要大數(shù)據(jù)處理的公司基本上都是大公司，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)也是進(jìn)大公司的捷徑。大數(shù)據(jù)就業(yè)薪資①基礎(chǔ)人才-數(shù)據(jù)分析師北京數(shù)據(jù)分析平均工資：￥ 10630/月。②大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師北京大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平均工資：￥ 30230/月。③Hadoop開(kāi)發(fā)工程師北京hadoop平均工資：￥ 20130/月。④數(shù)據(jù)挖掘工程師北京數(shù)據(jù)挖掘平均工資：￥ 21740/月。⑤算法工程師北京算法工程師平均工資：￥ 22640/月。大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展最后一個(gè)問(wèn)題，到底哪些公司需求大數(shù)據(jù)人才?事實(shí)上，大到世界500強(qiáng)，BAT這樣的公司，小到創(chuàng)業(yè)公司，他們都需求數(shù)據(jù)人才。目前，大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，因此大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級(jí)模式，大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個(gè)級(jí)別。大公司可能按照應(yīng)用領(lǐng)域的維度來(lái)劃分不同團(tuán)隊(duì)，而在小公司則需要身兼數(shù)職。有些特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司則會(huì)另設(shè)最高職位—如阿里巴巴的首席數(shù)據(jù)官。這個(gè)職位的大部分人會(huì)往研究方向發(fā)展，成為重要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略人才。另一方面，大數(shù)據(jù)工程師對(duì)商業(yè)和產(chǎn)品的理解，并不亞于業(yè)務(wù)部門員工，因此也可轉(zhuǎn)向產(chǎn)品部或市場(chǎng)部，乃至上升為公司的高級(jí)管理層。總之，數(shù)據(jù)，是未來(lái)的一切。

1、一線城市就業(yè)機(jī)會(huì)多據(jù)報(bào)告顯示，985、211高校在內(nèi)的重點(diǎn)高校大學(xué)畢業(yè)生去往一線城市的比例很高，非重點(diǎn)大學(xué)畢業(yè)的大學(xué)生也有大部分畢業(yè)后去往一線城市。一線城市在科技產(chǎn)業(yè)、金融領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域處于國(guó)家前端的優(yōu)勢(shì)。一線城市是國(guó)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)的集聚地，有非常多的大企業(yè)對(duì)人才的需求量大，就業(yè)機(jī)會(huì)多。2、大數(shù)據(jù)工程師人才缺少大數(shù)據(jù)人才稀少，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)面臨巨大人才缺口，目前各個(gè)領(lǐng)域都需要大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)支持，而大數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)130萬(wàn)，很多企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)工程師求之不得。人才的培養(yǎng)需要理論教學(xué)和實(shí)踐練習(xí)相結(jié)合，也就是需要時(shí)間，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用而生。國(guó)內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)很突然，在國(guó)內(nèi)發(fā)展勢(shì)頭激進(jìn)，而人才卻非常有限，現(xiàn)在完全是供不應(yīng)求的狀況。3、一線城市是高新科技的集聚地科技的優(yōu)勢(shì)改變了世界，一線城市是高新科技的集聚地，集中了中國(guó)最頂尖的科研機(jī)構(gòu)，高等院校，以及資深高科技企業(yè)，引領(lǐng)了中國(guó)科技發(fā)展的潮流，引領(lǐng)中國(guó)企業(yè)的發(fā)展潮流。由于大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，因此一線城市大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級(jí)模式，大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個(gè)級(jí)別。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司則會(huì)另設(shè)最高職位—如阿里巴巴的首席數(shù)據(jù)官。大數(shù)據(jù)工程師對(duì)商業(yè)和產(chǎn)品的理解，并不亞于業(yè)務(wù)部門員工，因此也可轉(zhuǎn)向產(chǎn)品部或市場(chǎng)部，乃至上升為公司的高級(jí)管理層。

這就是培訓(xùn)機(jī)構(gòu)拉人的辦法之一，我當(dāng)年也上過(guò)當(dāng)?shù)摹?/p>

可以做數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)助理分析師，數(shù)據(jù)建模工程師，大數(shù)據(jù)分析師等。技能包括要學(xué)習(xí)Python、R、SAS等編程工具；對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要了解可以去九道門做些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目；如果你覺(jué)得還是難，那就采用最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)路徑，直接買MYSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的書看，隨便到網(wǎng)上去找個(gè)免費(fèi)的MYSQL課程聽(tīng)；；分布式存儲(chǔ)HDOOP需要簡(jiǎn)單了解；云計(jì)算的技術(shù)作為了解就可以了；數(shù)據(jù)可視化不是很難，如果不要求特別美工的話，大家先理解圖表，再研究研究?jī)x表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不錯(cuò)，主要是展示的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)需要規(guī)劃；大數(shù)據(jù)技術(shù):這個(gè)相對(duì)來(lái)說(shuō)有些難度，如果是學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)類專業(yè)小伙伴就非常有優(yōu)勢(shì)了，其他專業(yè)的小伙伴也不用擔(dān)心，畢竟工作后還可以繼續(xù)學(xué)習(xí)，在工作中用的比較多的是聚類、關(guān)聯(lián)、決策樹(shù)、線性回歸等，如果你不去做模型和算法工程師那么只需要會(huì)用就可以了，實(shí)在不行有專業(yè)的工具讓我們用，阿里云的機(jī)器學(xué)習(xí)PAN是可以直接出結(jié)果的工具；。可以到天池大賽上去看一些案例，自己做做訓(xùn)練。如果自學(xué)的小伙伴覺(jué)得很難堅(jiān)持，那就只能去報(bào)班了，九道門之類的，如果要成為大數(shù)據(jù)分析師的話就要時(shí)間沉定