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大数据行业相关的热门岗位有哪些

资讯要闻    发布于:2019-11-28

当下我们生活在数据的时代里,很多人都知道未来是大数据的时代,掌握一些大数据技术对我们的工作和生活都有帮助,那么,大数据行业有哪些职位划分呢?加米谷今天就来简单说下。
  大数据行业相关的热门岗位有哪些?
  一般我们把数据科学与大数据领域的角色分成4类,它们角色职能不同但有重叠:
  数据架构师——开发数据架构,以有效地捕获、整合、组织、中心化和维护数据。数据分析师——处理和解释数据,为公司提供有执行意义的预测。数据科学家——一旦数据体量和产生速率达到一定水平,需要复杂技术时,他们会对数据进行分析。数据工程师——开发、测试和维护数据架构,保证随时使用和分析数据。相关的大数据热门岗位:
  大数据开发工程师
  数据仓库开发、实时计算开发、大数据平台开发一般都会被称作大数据开发,其实这是3个岗位,各自要求也不尽相同。
  技能要求:
  1、熟练掌握hadoop、Hbase、Hive、Storm、Spark Streaming、flink等大数据开发工具中一种或几种
  2、熟悉shell、python、scala、java等至少一种开发语言
  3、熟悉linux/unix系统
  4、有数据仓库建设、数据处理、数据建模、数据分析相关经验
  5、精通sql,熟悉常用的关系型数据库和非关系型数据库
  Hadoop平台开发工程师
  主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法,
  熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
  大数据架构师
  架构师需要考虑四个问题:
  1. 确定系统干什么不干什么,也就是说系统的边界在哪里?
  2. 确定架构内部的模块与模块之间的关系,以及模块与外部之间的关系是什么?
  3. 架构确定以后,有能力去指导开发去继续设计和演化,如果开发设计和演化出来的东西和架构不一致也是有问题的。
  4. 确定非功能性需求,安全性,可扩展性,可用性,可维护性。
  技能要求:
  针对大数据平台的设计和开发制定数据架构规范,进行核心代码编写;
  针对数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,技术难题攻关,持续提升核心系统性能,保证系统的安全、稳定、高效运行;
  大规模数据实时化、大数据技术容器化、私有云实施方案、数据模型规范化等方面根据不同项目的技术发展路线;
  跟踪大数据相关领域的技术趋势,竞争对手的产品、技术动态;
  大数据平台的稳定性和性能优化及技术攻关;
  产品研发过程中关键设计的把关和研发;
  精通大数据生态圈主流技术和产品,如Hive、Storm、Flink、Spark,ELK、Kafka,Zookeeper、Yarn,presto,Hue等,对Spark分布式计算的底层原理有深度理解,对复杂系统的性能优化和稳定性的一线实战经验;
  精通实时数据仓库设计,深刻理解MR运行原理和机制,能进行任务执行效率的优化,熟悉开源数据交换工具如sqoop,streamset,kettle,datax等;
  熟悉elasticsearch、Lucene、Solr、Kylin、Phoenix、Alluxio等相关技术;
  具有规划和决策能力,善于捕捉业务需求、架构设计存在的问题,并能给出有效的解决措施和方法 。
  大数据行业相关的热门岗位有哪些?
  完成相关的大数据培训课程,可在加米谷大数据申请考取[大数据专业技能证书],成都零基础大数据培训机构,加米谷大数据小班教学,大数据开发、数据分析与挖掘零基础班,预报名享优惠!
  大数据分析师
  基于各种分析手段,利用大数据技术对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持。
  技能要求:
  1、3-5年数据分析经验
  2、大数据提取处理能力,至少熟悉hive/oracle/mysql中一种数据库
  3、熟练应用R或Python等数据挖掘工具
  4、有专题分析经验与能力,以及报告撰写能力
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  数据挖掘工程师
  数据挖掘工程师,也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘的技术过程:
  数据清理(消除噪音或不一致数据)
  数据集成(多种数据源可以组合在一起)
  数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)
  数据变换(数据变换或统一成适合挖掘的形式;如,通过汇总或聚集操作)
  数据挖掘(基本步骤,使用智能方法提取数据模式)
  模式评估(根据某种兴趣度度量,识别提供知识的真正有趣的模式)
  知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识)
  数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
  算法工程师
  数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法,在近几年越来越流行,而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力,我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及,Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了,因此,熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。
  其次,在真实的生产环境中,算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境,这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力,将整个生产环境中的数据流和模型打通。
  数据安全研究
  数据安全这一职位,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。加米谷大数据培训机构。



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