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        大數據職業發展有哪些方向?

        • 發布:Java培訓
        • 來源:大數據培訓
        • 時間:2019-08-26 16:45

        很多人想轉的大數據,現在發展趨勢如何呢?

        2019年-2021年,將成為未來20年間大數據及人工智能最佳的產業資本并購整合窗口期,就像2003年-2006年互聯網產業整合的窗口期一樣。

        大數據與人工智能相互依托,在政策層面已經上升為國家戰略,而且迅速進入全面啟動實施階段;技術層面,大數據技術已經基本成熟,并且推動人工智能技術以驚人的速度進步;產業層面,智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。

        一、人才市場需求大

        據美國勞工局預測,2022年美國市場將需要約85萬大數據方面的專業技術人員;而國內數據統計《大數據人才報告》顯示,預測未來3到5年人才缺口將達到150萬之多。

        二、職位薪酬水平普遍較高

        據統計,在美國大數據分析師平均每年薪酬在17.5萬美元左右;而國內一線互聯網公司,大數據分析師的薪酬水平普遍比同一級別的其他職位高20-30%,這也成為國內轉崗人員往大數據轉型的很重要的理由之一。

        大數據總體可分為2大方向5大職業。

        2大類分別為技術類和業務類,其中,技術方向側重于怎樣處理好數據,業務方向側重于怎樣用好數據;

        技術方向

        技術類方向是大數據界的碼農、程序員。

        1)大數據平臺研發路線

        職責:主要負責大數據技術的產品化,包括開源技術框架的研究、封裝和開發

        入門:系統性了解大數據技術體系(spark、hadoop、hbase等技術),通讀一遍各技術框架的技術文檔,知道每項技術能夠解決什么問題,其實現原理,優缺點等;能夠調用各技術框架API進行功能封裝

        進階:能夠優化開源框架性能及完善開源技術、作為開源社區的commiter

        發展:數據平臺研發架構師、數據平臺產品經理

        2)大數據開發路線

        職責:也叫ETL工程師,主要負責使用大數據技術采集、處理、分析數據;

        入門:同數據平臺研發工程師,并熟練使用SQL、存儲過程;

        進階:技術選型、技術架構設計、數據架構設計、平臺性能調優

        發展:數據架構師、大數據DBA

        3)大數據算法路線

        職責:俗稱調參工程師,主要負責使用機器學習算法建模,處理業務需求,基于算法引擎封裝算法工具。

        入門:python語言,sklearn、tensorflow等算法引擎,熟悉決策樹、SVM、樸素貝葉斯、神經網絡等各種算法原理和適用場景;

        進階:業務建模、調參

        發展:數據科學家

        4)大數據可視化路線

        職責:主要負責數據可視化應用開發

        入門:各種數據可視化圖表適用場景、echarts框架、vue、BI工具

        進階:數據應用可視化UIUE設計、大屏展現設計

        發展:數據藝術家

        業務類

        1)大數據分析路線

        崗位:主要負責結合業務問題,使用大數據分析、制作數據分析報告、規劃數據應用

        入門:熟悉各種分析圖表、數據分析工具、具備數據分析報告撰寫能力等

        進階:熟悉各種算法概念及使用場景、具備敏銳的業務思維、管理思維和應用規劃能力

        發展:數據咨詢師、數據產品經理

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