大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。
零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。
大数据的岗位可以分为三大类:大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才;最普遍同时需求也大的是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。
大数据架构工程师:
负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优;负责数据对接和对外服务设计、开发和维护; 负责大数据框架和大数据应用的程序设计、开发和维护;负责基于大数据技术对海量数据的自动分析处理和挖掘工作;
大数据开发工程师:
基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务;辅助管理Hadoop集群运行,稳定提供平台服务;基于Spark技术的海量数据的处理、分析、统计和挖掘;基于Spark框架的数据仓库的设计、开发和维护
大数据运维工程师:
负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用;负责应用产品部署、上线及维护;负责大数据平台资源管理、性能优化和故障处理;深入研究大数据业务相关运维技术,持续优化集群服务架构;参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具
可以从事的工作范围很广泛,岗位介绍如下:
大数据系统研发工程师
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。大数据系统研发工程师是任何构设大数据系统的企业都必须的,因而这类岗位需求比较大。
大数据应用开发工程师
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MapRece,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。
大数据分析师
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*,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、MapRece、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。
数据可视化工程师
数据可视化的开发和大部分项目开发一样,也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选,根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。数据可视化工程师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。
数据安全研发人才
数据安全研发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。
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。
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