因?yàn)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)的薪資待遇和發(fā)展前景，越來(lái)越多的人想加入大數(shù)據(jù)行業(yè)。雖然大家對(duì)大數(shù)據(jù)的崗位都十分看好，但是學(xué)好大數(shù)據(jù)能做什么工作？相信絕大多數(shù)的初學(xué)者是不清楚的。下面就來(lái)看看學(xué)好大數(shù)據(jù)之后具體可以從事哪些工作？
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師：
主要工作負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)，例如，編寫(xiě)離線處理程序、數(shù)據(jù)差集、數(shù)據(jù)ETL等。
大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師：
主要工作負(fù)責(zé)維護(hù)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)，例如，管理、監(jiān)控Hadoop集群、監(jiān)控作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)等。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師：
主要工作負(fù)責(zé)公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)假設(shè)，例如，技術(shù)選型、技術(shù)架設(shè)等。
大數(shù)據(jù)分析師：
主要工作負(fù)責(zé)結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)公司不同業(yè)務(wù)單元的數(shù)據(jù)分析，如財(cái)務(wù)分析、生產(chǎn)分析、銷(xiāo)售分析。
大數(shù)據(jù)算法工程師：
主要工作負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法開(kāi)發(fā)，例如，推薦系統(tǒng)算法開(kāi)發(fā)。
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算開(kāi)發(fā)工程師：
主要工作負(fù)責(zé)公司實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，例如，F(xiàn)link開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)、基于SparkStreaming開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)指標(biāo)分析。
數(shù)據(jù)挖掘工程師：
主要工作負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)探索、特征提取、挖掘模型選擇、評(píng)估等。例如，用戶(hù)畫(huà)像挖掘型標(biāo)簽開(kāi)發(fā)。
BI開(kāi)發(fā)工程師：
主要工作負(fù)責(zé)公司的商業(yè)智能平臺(tái)搭建，包括各類(lèi)數(shù)據(jù)可視化報(bào)表制作、Dashboard大屏制作ETL開(kāi)發(fā)工程師。負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)清洗、以及相關(guān)預(yù)處理。例如，將文本數(shù)據(jù)中一些不合法的數(shù)據(jù)清洗掉。
Hadoop開(kāi)發(fā)工程師：
主要工作負(fù)責(zé)HDFS、以及MapReduce、Hive開(kāi)發(fā)。例如，使用Hive搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、編寫(xiě)MapReduce程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
Spark開(kāi)發(fā)工程師：
主要工作負(fù)貴開(kāi)發(fā)Spark應(yīng)用程序進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。例如，編寫(xiě)Spark程序來(lái)對(duì)網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。
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