大数据行业十大就业方向全解析

大数据行业十大就业方向全解析

大数据行业作为当今科技领域的热门方向，吸引了众多求职者和从业者的关注。那么，大数据行业究竟有哪些具体的就业方向？每个方向又需要哪些技能？本文将为您详细解析大数据行业的十大就业方向。

大数据行业主要分为三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在这三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。具体职位如下：

1. ETL研发工程师

ETL研发工程师主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2. Hadoop开发工程师

Hadoop开发工程师的核心工作围绕HDFS（分布式文件系统）和MapReduce展开。HDFS提供了海量数据的存储能力，而MapReduce则提供了对数据的计算能力。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

3. 可视化（前端展现）工具开发工程师

可视化开发工程师的工作是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。他们需要轻松跨越多个资源和层次连接企业的所有数据，使用经过时间考验、完全可扩展且功能丰富的可视化组件库，为开发人员提供功能完整且简单易用的组件集合，以构建极其丰富的用户界面。

4. 信息架构开发工程师

大数据重新激发了主数据管理的热潮。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。

5. 数据仓库研究工程师

数据仓库研究工程师需要熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。他们能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

6. OLAP开发工程师

OLAP开发工程师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。

7. 数据科学家

数据科学家是分析师和艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。他们需要在数据中发现价值，为业务决策提供支持。

8. 数据预测（数据挖掘）分析师

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。

9. 企业数据管理专员

企业数据管理专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。他们需要保证市场数据的完整性、准确性、唯一性、真实性和不冗余。

10. 数据安全研究员

数据安全研究员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。他们需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

大数据行业的发展前景广阔，对于有志于从事该领域的人来说，了解这些职位的具体要求和技能需求，有助于更好地规划职业发展路径。