大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個(gè)很廣泛的概念，想要從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的小伙伴可以有很多職業(yè)方向的選擇。下面主要介紹大數(shù)據(jù)行業(yè)中五個(gè)就業(yè)崗位的介紹和職業(yè)規(guī)劃分析，希望對(duì)準(zhǔn)備學(xué)習(xí)或正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的小伙伴有所幫助。
1、數(shù)據(jù)管理專員
數(shù)據(jù)管理專員其實(shí)就是IT技術(shù)崗位，工作性質(zhì)和數(shù)據(jù)庫管理員差不多，它的職位被認(rèn)為和管理數(shù)據(jù)以及支持?jǐn)?shù)據(jù)管理的設(shè)施有關(guān)。這個(gè)崗位和數(shù)據(jù)分析聯(lián)系不大，因此Python和R語言的使用也不需要多么熟練。在工作中有可能會(huì)用到SQL語言，以及和Hadoop相關(guān)的查詢語言，比如Hive和Pig。
要想從事數(shù)據(jù)管理專員，需要掌握的關(guān)鍵技術(shù)有：Apache Hadoop和它的生態(tài)系統(tǒng)、ApacheSpark和它的生態(tài)系統(tǒng)、SQL以及關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫等等。
2、數(shù)據(jù)工程師
這是一條非分析大數(shù)據(jù)職業(yè)道路。如果說數(shù)據(jù)管理專員是汽車修理師，那么數(shù)據(jù)工程師就是汽車工程師。不過不要搞錯(cuò)了，這兩個(gè)角色都對(duì)你的汽車的行駛和持續(xù)工作至關(guān)重要，對(duì)你從A點(diǎn)駕駛到B點(diǎn)同樣重要。老實(shí)說，數(shù)據(jù)工程師和上面介紹的數(shù)據(jù)管理專員所需要的技術(shù)和技能是相似的。不過，他們各自在不同的層次理解和使用同樣的概念。
3、商業(yè)分析師
商業(yè)分析師指的是，與數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)緊密相關(guān)的崗位。包括報(bào)告、儀表板和任何被稱為“商業(yè)智能”的東西。 該崗位通常要求與關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫以及大數(shù)據(jù)框架的交互，商業(yè)分析師主要關(guān)注從那些或多或少存在的數(shù)據(jù)中提取信息。 這與機(jī)器學(xué)習(xí)研究者/從業(yè)者和以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的專業(yè)人員形成了鮮明的對(duì)比，兩者都側(cè)重于從數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)以外的一些表面信息中獲得洞察力。
關(guān)于商業(yè)分析師的職業(yè)規(guī)劃是，需要掌握并且不斷精進(jìn)以下核心技能：SQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等等。還有經(jīng)常會(huì)用到商業(yè)報(bào)告和儀表盤封裝技術(shù)也是重點(diǎn)，總之報(bào)告從本質(zhì)來講是沒有固定模式的，快速掌握工具的使用是關(guān)鍵。
4、機(jī)器學(xué)習(xí)研究員/從業(yè)者
機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和從業(yè)者指的是那些制作和使用預(yù)測相關(guān)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)利用的從業(yè)者。機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許以較高的速度應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析，并且那些操作這些算法的人不滿足于，讓數(shù)據(jù)以其當(dāng)前形式呈現(xiàn)出來。數(shù)據(jù)詢問是機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者的工作方式，但是具有足夠的統(tǒng)計(jì)理解，才能知道何時(shí)推進(jìn)的足夠遠(yuǎn)，以及什么時(shí)候提供的答案不可信。統(tǒng)計(jì)和編程是機(jī)器學(xué)習(xí)研究者和實(shí)踐者最大的財(cái)富。
關(guān)于該崗位的職業(yè)規(guī)劃是掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、代數(shù)與演算（從業(yè)者的中級(jí)水平，研究員的高級(jí)水平），以及一定的編程技能，像是Python、C ++或其他一些通用語言。另外還要學(xué)習(xí)理論，從業(yè)者中級(jí)水平，研究員要求高級(jí)水平。最后還有理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的內(nèi)部工作原理，算法越多越好，理解得越深入越好。
5、數(shù)據(jù)導(dǎo)向?qū)I(yè)人員
數(shù)據(jù)管理專業(yè)人員和數(shù)據(jù)工程師關(guān)注數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。商業(yè)分析人員關(guān)注從數(shù)據(jù)中提取事實(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)研究者和從業(yè)者關(guān)注推進(jìn)和使用相關(guān)工具，以利用數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測和相關(guān)分析。這兩種角色都是基于算法。數(shù)據(jù)導(dǎo)向的專業(yè)人員主要關(guān)注數(shù)據(jù)本身以及它可以告訴的事實(shí)，并不涉及執(zhí)行任務(wù)時(shí)所需要的技術(shù)或工具。
面向數(shù)據(jù)的專業(yè)人員可能使用上面任何崗位中列出的任何技術(shù)，這取決于他們的具體職責(zé)。這是與“數(shù)據(jù)科學(xué)”有關(guān)的最大的問題之一。該崗位就像是數(shù)據(jù)世界的萬金油：知道如何讓一個(gè)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)建立和運(yùn)行；如何對(duì)存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢；如何抽取數(shù)據(jù)，并且載入到非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；如何獲取非關(guān)系型數(shù)據(jù)并將其提取到平面文件（ flat file）；如何在R或Python語言中辨別這個(gè)數(shù)據(jù);如何在進(jìn)行初步探索性描述分析后設(shè)計(jì)特征；如何選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析；如何統(tǒng)計(jì)分析所述預(yù)測任務(wù)的結(jié)果；如何將結(jié)果可視化，以方便非技術(shù)人員使用；如何用剛剛描述的數(shù)據(jù)處理流水線的最終結(jié)果告訴管理人員一個(gè)令人信服的事實(shí)。
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