大数据行业相关的热门岗位有哪些

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？
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　　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。