大数据行业就业方向有哪些？大数据技术就业岗位有哪些?

当下，大数据的发展趋势已逐步从概念走向落地，而在IT行业人员也在跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也开始变得越来越紧迫。而这一趋势，也给想要的从事大数据方面工作的人员提供了较为难得的职业机遇。

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大数据主要的三大就业方向∶大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在这三大方向中，各自的基础岗位一般为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。

从企业方面是来说，大数据人才大致可以分为产品与市场分析、安全与风险分析以及商业与智能这三大领域。产品分析指的是通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较为新颖的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要去收集哪些数据、如何才能进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

大数据就业岗位都有哪些？

1、大数据开发工程师

主要是负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等在内系统设计与开发工作。

岗位要求：精通常用的数据结构与算法，理解面向对象设计的一些基本原则，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态体系框架，其中包括Hadoop、ElasticSearch、Hive、Spark、Storm、Flink、HBase等。

2、大数据运维工程师

主要是负责数据平台的集群管理大数据研发方向，机器优化以及集群监控等；对于现有的集群优化与性能调优，满足不断增长的业务需求等。

岗位要求：需要熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc等；要深入理解Hadoop各组件的原理与实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。

3、大数据架构师

主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型;负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。

岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法;具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。

4、大数据分析师

大数据分析方向的岗位，主要是以数据分析挖掘为主，通常都需要负责常规的业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法方面的实现等。

岗位要求：熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础，熟悉常用机器学习算法；对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件，要有相应程度的了解。

（编辑：武汉站长网）

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