Ⅰ 大數據有哪些職位和工作機會
下面是比較熱門的幾個大數據崗位：
1、首席數據官（CDO）
首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。
2、營銷分析師/客戶關系管理分析師
客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。
3、數據工程師
隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。
4、商務智能開發工程師
商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。
5、數據可視化
隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。
6、大數據工程師
正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。
Ⅱ 大數據行業有哪些工作機會，招聘的崗位技能有哪些
大數據主要有以下職位：
1）數據分析師Data analyst：指熟悉相關業務，熟練搭建數據分析框架，掌握和使用相關的分析常用工具和基本的分析方法，進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
2）數據架構師Data architect：對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。深入掌握如何編寫MapRece的作業及作業流的管理完成對數據的計算，並能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
3）大數據工程師Big DataEngineer：收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）；將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析；根據所需要的和專案分析商業決策。
4）數據倉庫管理員Data warehousemanager：指定並實施信息管理策略；協調和管理的信息管理解決方案；多個項目的范圍，計劃和優先順序安排；管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。
5）資料庫管理員Database manager：提高資料庫工具和服務的有效性；確保所有的數據符合法律規定；確保信息得到保護和備份；做定期報告；監控資料庫性能；改善使用的技術；建立新的資料庫；檢測數據錄入程序；故障排除。
6）商業智能分析員Businessintelligence analyst：就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息；進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致；使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶；綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議；維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法；及時的管理用戶流量的商業情報。
7）資料庫開發員Databasedeveloper： 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統；優化資料庫系統的性能效率；准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目；對資料庫系統進行空間管理和容量規劃；建立資料庫表和字典；參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目；執行數據備份和檔案上定期；測試資料庫，並進行錯誤修正；及時解決資料庫相關的問題；制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用；評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率；開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。
Ⅲ 大數據都有哪些就業方向
大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？
大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。
大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。
對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。
1、大數據開發工程師
大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。
2、Hadoop開發工程師
信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI（即商務智能）的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。
3、信息架構工程師
信息架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。當然，這也就是信息架構工程師的工作。
4、大數據分析師
大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。
其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！
Ⅳ 大數據時代帶來哪些機遇
大數據時代帶來哪些機遇
經過30多年的探索與實踐，國家核安全局實現了核與輻射安全監管能力的不斷提升，但同時也面臨著推進核與輻射安全監管體系和監管能力現代化的時代課題。環境保護部副部長李干傑多次強調要按照系統化、科學化、法制化、市場化和信息化的要求，著力研究，做好頂層設計，逐步推進。
然而，在大數據、互聯網時代，任何一種監管或治理都不再是單方面的政府治理。「大數據將不僅是技術或生產力，它同時也是生產關系的重塑」，將對我國治理體系和治理能力產生深遠的影響。如何利用大數據加快核安全監管現代化進程是當前我們面臨的重大課題。
得數據者得天下
大數據的核心是數據，本質是管理。數據是與物質、能源同等重要的基礎性戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的工作。正所謂「得數據者，得天下」。因此，數據從哪裡來是關鍵。
縱觀核安全監管30年，系統內累積的大量歷史資料可看作是「沉睡數據」；一些被標識但沒有得到有效應用的數據可看作是「僅標識數據」；而近年來建立的核與輻射安全監管信息化系統中的結構化數據則可看作「活躍數據」。
此外，系統外的其他政府機構和被監管對象的相關數據也是核安全數據集或數據倉庫的重要組成部分，必須加以重視和利用，才能形成真正的大數據。
從我國信息化發展的現實情況看，「不願共享開放」、「不敢共享開放」、「不會共享開放」的情況依然較為普遍。特別是我國各級政府、公共機構匯聚了海量數據資源，但除了部分自用和信息公開外，大部分沒有充分發揮數據資源作為「生產要素、無形資產和社會財富」的應有作用。
因此，要打破國家核安全局與其他政府機構、行業和領域的壁壘，建立數據資源開放與共享機制，讓數據流動起來，打破數據孤島；把沉睡數據發掘出來、把僅標識數據系統化，使之成為活躍型數據，才能讓數據共享成為可能，繼而創造價值。
然而，最基本的問題即安全問題是大數據應用的保障，大數據安全很大程度上已經上升到國家戰略層面安全，目前美國、歐洲和日本等國都出台了數據安全戰略。面對大數據時代的機遇，我們能不能把控數據安全、保護數據資產是重大挑戰。
大數據帶來變革
大數據背景下的政府治理將不僅是權位治理，也是公共治理和多元治理、數字治理，在以數字技術為基礎、以網路為載體的新媒體生態環境下，大數據進一步賦權於個人與組織，使其分享原本國家獨占的治理權力，這在公共安全與應急管理等方面表現更為突出。同時，原本封閉的治理體系逐漸向開放透明的治理體系轉變。中國國際經濟交流中心副研究員張茉楠指出，「大數據必然要求數據開放、實現共享，這在一定程度上破解了制度黑箱問題。
在大數據、雲計算、社會化媒體等全新信息技術的猛烈沖擊下，原來存在於政府和公眾之間的信息差、文化差、知識差、能力差正在逐漸消除。
核與輻射安全的監管模式是「搖籃到墳墓」的全過程監管，可建立電子監管碼對每件物項實施唯一標識，利用現代化的信息、網路、編碼技術對關鍵物項的生產製造、檢驗、流通、安裝調試、運行、退役等環節實施全過程監控，從而將監管過程和大數據採集完美結合。
如何更好地監管？
但是，不管是歷史資料的梳理、現有數據的利用，還是其他系統和被監管對象數據的獲得，都面臨著重重困難，需要大量的經費支持人才支持。
首先要理順核與輻射安全監管信息化建設體制，做好核與輻射安全監管信息化工程建設頂層設計，以此為構架和標准清理和盤點出核與輻射安全監管的數據資產，建立資源目錄體系和公共代碼庫，完成自身數據全面梳理，為數據資源整合與共享奠定基礎。
其次要廣泛梳理對其他部門數據的需求，深入調查我國核能及核技術利用企業的數據資源，建立常態化的大數據收集機制，聯合被監管單位研究制定「核與輻射安全大數據體系」，明確要求和分工，形成我國核與輻射安全監管大數據中心。
第三，要加強理論研究和方法創新，著力調研國內外核與輻射安全有關的大數據應用案例，特別是核電企業在建設大數據過程中的成功案例與優秀成果，創建核與輻射安全決策支持 （DSS）、主管資訊（EIS）和知識管理（KMS）等系統，推動監管體系和監管能力現代化的進程。比如，可借鑒丹麥癌症協會通過對其國內手機用戶的手機使用時間和健康狀況進行大數據分析，得出使用手機與癌症的發生毫無關聯，特別是大家最擔心的腦癌、頸癌、眼癌以及白血病的罹患風險並未增加，來研究低劑量輻射對人的影響。此外，可以借鑒哥倫比亞大學的統計學家通過大數據為紐約沙井設施爆炸進行預警，做出針對性的維修決策，大大降低了事故的發生。
國家核安全局可對歷年來同一堆型電站的監督檢查、審評數據進行分析匯總，查找薄弱環節，然後再與業主單位的維修維護數據掛鉤，不僅能查找出工作環節中的技術或管理問題，還可能改變監督檢查模式，提升監管能力。
到2020年，初步建立適應新時期核與輻射安全監管工作需要的信息化管理體系，形成合理順暢的工作機制，形成信息化的網路保障能力、應用支撐能力、數據存儲與共享能力、安全與運維能力，加強物聯網、雲計算、虛擬化、GIS等新技術以及「三網融合」在核與輻射安全監管中的研究應用，促進信息化技術與核與輻射安全監管業務深度融合，使信息化技術成為核與輻射安全監管和管理決策的重要手段，逐步實現「信息強環保」的戰略目標。
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