Ⅰ 大数据有哪些职位和工作机会
下面是比较热门的几个大数据岗位：
1、首席数据官（CDO）
首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。
2、营销分析师/客户关系管理分析师
客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。
3、数据工程师
随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。
5、数据可视化
随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。
6、大数据工程师
正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。
Ⅱ 大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些
大数据主要有以下职位：
1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2）数据架构师Data architect：对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapRece的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3）大数据工程师Big DataEngineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。
Ⅲ 大数据都有哪些就业方向
大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业，它的就业前景怎么样呢，学了大数据又能从事哪些工作呢？
大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。
大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。
对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
2、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。
3、信息架构工程师
信息架构师需要懂得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。当然，这也就是信息架构工程师的工作。
4、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。
其实这些岗位还只是大数据行业的一部分，由于目前大数据的利用还在不断探索研究中，未来还将有更多细分领域应用到大数据，也会增加更多的就业机会，所以，让我们继续关注大数据行业，拭目以待吧！
Ⅳ 大数据时代带来哪些机遇
大数据时代带来哪些机遇
经过30多年的探索与实践，国家核安全局实现了核与辐射安全监管能力的不断提升，但同时也面临着推进核与辐射安全监管体系和监管能力现代化的时代课题。环境保护部副部长李干杰多次强调要按照系统化、科学化、法制化、市场化和信息化的要求，着力研究，做好顶层设计，逐步推进。
然而，在大数据、互联网时代，任何一种监管或治理都不再是单方面的政府治理。“大数据将不仅是技术或生产力，它同时也是生产关系的重塑”，将对我国治理体系和治理能力产生深远的影响。如何利用大数据加快核安全监管现代化进程是当前我们面临的重大课题。
得数据者得天下
大数据的核心是数据，本质是管理。数据是与物质、能源同等重要的基础性战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的工作。正所谓“得数据者，得天下”。因此，数据从哪里来是关键。
纵观核安全监管30年，系统内累积的大量历史资料可看作是“沉睡数据”；一些被标识但没有得到有效应用的数据可看作是“仅标识数据”；而近年来建立的核与辐射安全监管信息化系统中的结构化数据则可看作“活跃数据”。
此外，系统外的其他政府机构和被监管对象的相关数据也是核安全数据集或数据仓库的重要组成部分，必须加以重视和利用，才能形成真正的大数据。
从我国信息化发展的现实情况看，“不愿共享开放”、“不敢共享开放”、“不会共享开放”的情况依然较为普遍。特别是我国各级政府、公共机构汇聚了海量数据资源，但除了部分自用和信息公开外，大部分没有充分发挥数据资源作为“生产要素、无形资产和社会财富”的应有作用。
因此，要打破国家核安全局与其他政府机构、行业和领域的壁垒，建立数据资源开放与共享机制，让数据流动起来，打破数据孤岛；把沉睡数据发掘出来、把仅标识数据系统化，使之成为活跃型数据，才能让数据共享成为可能，继而创造价值。
然而，最基本的问题即安全问题是大数据应用的保障，大数据安全很大程度上已经上升到国家战略层面安全，目前美国、欧洲和日本等国都出台了数据安全战略。面对大数据时代的机遇，我们能不能把控数据安全、保护数据资产是重大挑战。
大数据带来变革
大数据背景下的政府治理将不仅是权位治理，也是公共治理和多元治理、数字治理，在以数字技术为基础、以网络为载体的新媒体生态环境下，大数据进一步赋权于个人与组织，使其分享原本国家独占的治理权力，这在公共安全与应急管理等方面表现更为突出。同时，原本封闭的治理体系逐渐向开放透明的治理体系转变。中国国际经济交流中心副研究员张茉楠指出，“大数据必然要求数据开放、实现共享，这在一定程度上破解了制度黑箱问题。
在大数据、云计算、社会化媒体等全新信息技术的猛烈冲击下，原来存在于政府和公众之间的信息差、文化差、知识差、能力差正在逐渐消除。
核与辐射安全的监管模式是“摇篮到坟墓”的全过程监管，可建立电子监管码对每件物项实施唯一标识，利用现代化的信息、网络、编码技术对关键物项的生产制造、检验、流通、安装调试、运行、退役等环节实施全过程监控，从而将监管过程和大数据采集完美结合。
如何更好地监管？
但是，不管是历史资料的梳理、现有数据的利用，还是其他系统和被监管对象数据的获得，都面临着重重困难，需要大量的经费支持人才支持。
首先要理顺核与辐射安全监管信息化建设体制，做好核与辐射安全监管信息化工程建设顶层设计，以此为构架和标准清理和盘点出核与辐射安全监管的数据资产，建立资源目录体系和公共代码库，完成自身数据全面梳理，为数据资源整合与共享奠定基础。
其次要广泛梳理对其他部门数据的需求，深入调查我国核能及核技术利用企业的数据资源，建立常态化的大数据收集机制，联合被监管单位研究制定“核与辐射安全大数据体系”，明确要求和分工，形成我国核与辐射安全监管大数据中心。
第三，要加强理论研究和方法创新，着力调研国内外核与辐射安全有关的大数据应用案例，特别是核电企业在建设大数据过程中的成功案例与优秀成果，创建核与辐射安全决策支持 （DSS）、主管资讯（EIS）和知识管理（KMS）等系统，推动监管体系和监管能力现代化的进程。比如，可借鉴丹麦癌症协会通过对其国内手机用户的手机使用时间和健康状况进行大数据分析，得出使用手机与癌症的发生毫无关联，特别是大家最担心的脑癌、颈癌、眼癌以及白血病的罹患风险并未增加，来研究低剂量辐射对人的影响。此外，可以借鉴哥伦比亚大学的统计学家通过大数据为纽约沙井设施爆炸进行预警，做出针对性的维修决策，大大降低了事故的发生。
国家核安全局可对历年来同一堆型电站的监督检查、审评数据进行分析汇总，查找薄弱环节，然后再与业主单位的维修维护数据挂钩，不仅能查找出工作环节中的技术或管理问题，还可能改变监督检查模式，提升监管能力。
到2020年，初步建立适应新时期核与辐射安全监管工作需要的信息化管理体系，形成合理顺畅的工作机制，形成信息化的网络保障能力、应用支撑能力、数据存储与共享能力、安全与运维能力，加强物联网、云计算、虚拟化、GIS等新技术以及“三网融合”在核与辐射安全监管中的研究应用，促进信息化技术与核与辐射安全监管业务深度融合，使信息化技术成为核与辐射安全监管和管理决策的重要手段，逐步实现“信息强环保”的战略目标。
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