莱牛教育丨大数据行业职位分析：职业发展方向

随着产业结构不断升级，大数据职业发展方向也在逐渐拓展，从原来的应用层、开发层两大基础演变为如今多种多样的就业方向。

很多人并不知道大数据行业具体的职业发展方向，对于各岗位对应的薪资也没有很好的预期，今天我们就梳理一下大数据职业发展方向，看看那些年薪50万、100万的资深大数据从业者都是怎么逐步成长起来的，也为自己的职业发展树立一个清晰地目标。

首先大数据职业发展主要分为三大方向，分别是数据分析、应用开发和运维管理，每一个方向做到顶级都可以轻松实现年薪30万+，现在我们分别深入了解一下这三大方向的具体发展情况。

数据分析

1 数据科学家

薪酬：50K+

技能：掌握统计、概率、线性代数等数学理论；掌握机器学习算法，熟悉业务和数据，针对数据建立模型；掌握Scala、Python等开发语言，熟悉在大数据平台实现数据挖掘；掌握大数据生态系统架构，熟悉数据的ETL过程，熟悉业务数据。

2 数据分析师

薪酬：20K-45K

技能：掌握大数据平台数据分析方法，掌握Python、Scala、SQL语言；熟悉常用的机器学习算法，处理各种类型复杂数据，能从数据中提取有价值的信息。

3 数据清洗师

薪酬：12K-15K

技能：掌握在大数据平台中常用数据采集、抽取、处理的方法；熟悉Python、Scala、SQL等语言，能够将数据按需求进行转换。

应用开发

1 组件代码提交者

薪酬：45K

技能：成为Hadoop生态系统组件代码提交者（commitor），对组件的发展方向具有影响。

2 高级开发工程师

薪酬：25K-45K

技能：精通设计算法，能够按照业务需求处理复杂应用，并能对开源组件的不足提供修改代码。

3 开发工程师（Hadoop、Spark等）

薪酬：15K-30K

技能：掌握Python、Java、Scala等开发语言，能按照需求开发大数据平台组件应用。

运维管理

1 技术专家

薪酬：30K+

技能：有良好的技术基础，对架构能定义和优化集成，同时关注新技术，对关键技术的痛点有突破，为公司的技术路线选型和设计提供良好的决策意见。

2 架构师

薪酬：16K-25K

技能：具备良好的Hadoop生态系统的技术基础，熟悉业务和数据，根据不同业务特性设计架构，对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善。

3 高级运维工程师（运维开发）

薪酬：15K-25K

技能：掌握shell，Python等开发语言，具备运用脚本语言自动化集群部署、管理和监控能力；高效的维护企业数据中心，根据资源有效分割来自不同数据部门的需求；掌握Hadoop常用组件的安装和优化。

4 运维工程师

薪酬：10K-15K

技能：掌握基本的Linux命令，会配置基础服务；搭建Hadoop集群，日常管理、监控和维护。

不管是哪个方向，都有非常好的发展前景，并且随着大数据技术的不断升级，这些岗位会变得越来越“值钱”，一个有多年经验的大数据从业者是每一个企业都会倾力邀请的对象。