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大数据的人才分类
作者:www.zuncai.com 时间:2018/1/27 阅读:498次
提到大数据,很多人都听说过,但是如果说大数据人才有哪几类,大数据人才是如何分类的,很多人并不是很清楚。今天跟大家介绍下大数据行业里面对于大数据人才的分类。

我们主要从职业方向和发展方向来分别对大数据人才进行分类。

一、按职业方向分类

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3.hadoop开发工程师

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

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。

5.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++。有时要用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。

6.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的岗位职责:

依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。

依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。

依据方案和技术选型制作可视化样例。

配合视觉设计人员完善可视化样例。

配合前端开发人员将样例组件化。

二、按发展路线分类

按发展路线来分,从最开始的大数据初级工程师方向,大数据中级工程师,大数据高级工程师,大数据架构师,大数据CTO这样的职场等级分类。

以上就是光环大数据(hadoop.aura.cn)对于大数据人才分类的回答,目前大部分参加大数据培训的人对此有所了解,但是对于没有参加培训选择自学的人而言,这些关乎到职业规划的知识还是有必要知道的。
来源:www.zuncai.com
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