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本文目录
[One]、大数据需要什么人才
〖One〗、[One]、大数据系统研发工程师。这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
〖Two〗、[Two]、大数据应用开发工程师。此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
〖Three〗、[Three]、大数据分析师。此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，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，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
〖Four〗、[Four]、数据可视化工程师。此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
〖Five〗、[Five]、数据安全研发人才。此类人才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，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。[Six]、数据科学研究人才。数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
[Two]、大数据哪个岗位比较好
〖One〗、比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：
〖Two〗、离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。
〖Three〗、Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。
〖Four〗、实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。
〖Five〗、Kafka.Structuredstreaming、ticcIarchRedisnHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。
〖Six〗、数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。
〖Seven〗、数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。
〖Eight〗、在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。
[Three]、大数据仓库前景
〖One〗、绝对有钱途，我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万
〖Two〗、数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting,CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。
〖Three〗、没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。
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