【职业规划】大数据培训完一般可以做哪些工作?

这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大,大数据也迅速成为行业和市场的热点,更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需,这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的,掌握大数据技术,工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。

一、热门工作岗位

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个,还有很多细分岗位小编就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。

二、发展建议

你适合从事数据分析吗?近年来,越来越多的人选择大数据行业,只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错,而且培训项目、机构众多,各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。

但是没有对岗位和自身进行合理评估,求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前,你都要好好思考这些问题:我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗?

1、职业爱好:分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗?

2、思考能力:如何根据数据推演、分析、提出解决方案,这常常需要你脑洞大开。

3、学习能力:数据分析与IT行业一样,是需要持续保持学习状态的,这你能坚持么。

4、沟通合作能力:数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作,这你擅长么。

5、性格:动要能沟通、吵架,静要能分析写代码,这随意切换可以么?

三、行业机会与威胁分析

1、行业情况:毋庸置疑,大数据是21世纪很火热的行业之一,已经渗透到每一个行业和业务职能领域。

2、企业情况:这家企业重视数据吗?有数据基础么?数据有所为么?

3、岗位就业情况:只要你练好真本事,数据分析相关职业是个高薪职业,而且人才缺口较大。

4、岗位要求:需要发现问题、分析问题、解决问题的能力,你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案,最终目标是创收。

四、你需要渐渐培养的能力

1、业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

2、管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

本文整理自网络

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2017-07-05

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