數據工程有哪些崗位

㈠ 大數據有哪些職位

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)。

㈡ 大數據有哪些工作崗位

1、大數據開發工程師

開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。

2、數據分析師

收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。

3、數據挖掘工程師

數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

4、數據架構師

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;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。

5、資料庫開發

設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。

6、資料庫管理

資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。

7、數據科學家

數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。

8、數據產品經理

把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。

㈢ 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據就業方向主要有：互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等，具體崗位如下：

01大數據開發工程師

該工作崗位主要負責企業大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。還要根據自己的工作安排高效、高質地完成代碼編寫，確保符合前端代碼規范；梳理整體業務指標，開發可視化報表。

04大數據運維工程師

運維工程神畝告師的基本職責就是是負責企業服務的穩定性，確保企業服務可以24小時不間斷地為用戶提供服務，負責維護並確保耐友整個服務的高可用性，同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率。

並且在出現問題時需要處理大數據平台的各類異常和故障，確保系統平台的穩定運行。

05大數據挖掘工程師

數據挖掘的工作就是負責從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中有用信息，然後輔助企業做出各種決策，讓企業的決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

㈣ 大數據有關的工作有哪些

談到大數據，肯定有很多人都聽說過，但是如果要問大數據有關的工作，知道的人並不多，今天就為大家科普下大數據相關的工作崗位。

1、數據挖掘師/演算法工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

2、數據分析師

數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

3、數據挖掘工程師

大數據工程師主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。

4、數據產品經理

數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，並能夠製作出來，這是此職位的核心要求。

5、數據架構研究

數據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家。

在工資待遇上，不管是在國內還是國外，都是：數據架構研究->數據挖掘師/演算法工程師>數據挖掘工程師=數據產品經理>數據分析師。

以上就是大數據有關的工作，想要從事以上的大數據工作，需要掌握大數據的技能，那麼想要從事大數據的工作，需要學習以下內容：

階段一：JavaSE開發

階段二：JavaEE開發

階段三：並發編程實戰開發

階段四：Linux精講

階段五：Hadoop生態體系

階段六：Python實戰開發

階段七：Storm實時開發

階段八：Spark生態體系

階段九：ElasticSearch

階段十：Docker容器引擎

階段十一：機器學習

階段十二：超大集群調優

階段十三：大數據項目實戰

以上都是想要從事大數據工作需要學習的內容

以上就是對於大數據相關工作內容的介紹，想要了解更多的大數據學習信息可以去光環大數據官網了解。

㈤ 大數據工程包括哪些工作崗位

數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。

數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。

數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。

大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。

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