1樓：環球青藤
一、資料分析師/資料科學家
從本質來說資料分析師和資料科學家是相同的，因為他們做同樣的事情——從資料中獲取價值。價值可以有不同的形式：對於資料分析師來說，價值意味著洞察，而對於資料科學家來說，是在洞察之上的產品發展智慧型。
資料分析師分析資料以獲得洞察，並幫助形成業務決策。而資料科學家更關心的是使用機器學習和 a / b 測試來驅動和改進產品。
二、資料工程師
沒有資料工程師的幫助，資料科學家就無法做出貢獻。為什麼？由於資料工程師構建了引入資料的資料管道！如同煉油廠閒置，是由於沒有**進入，最終原因是石油管道還沒有建成。
三、業務分析師
傳統的 ba 引導，記錄業務需求並充當業務和技術之間的聯絡人。相反，我們使用業務分析師的頭銜作為總括頭銜來涵蓋所有具有業務性質(非技術性)且需要重要資料技能的分析師角色。
由於資料的普及，幾乎所有分析師角色都需要某些資料技能集。因此，業務分析師角色是對於具有領域專業知識，並且精於資料的候選人來說，業務分析師是非常不錯的職位目標。
四、bi分析師/工程師/開發人員
我們還擁有傳統的商業智慧型( bi )分析師和商業智慧型工程師角色。一般來說，當我們談論 bi 時，我們指的是使用「定義良好的bi基礎設施」在「大公司」環境中進行資料分析和報告，基礎設施指的是各種企業軟體系統( erp，crm 等)以及在他們之上進行連線和報告 bi 工具。
2樓：資料萬花筒
資料崗知識體系及崗位介紹。
大資料有哪些工作崗位?
3樓：環球青藤
1、大資料開發工程師
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大資料平臺的開發和維護，負責大資料平臺持續整合。
相關工具平臺的架構設計與產品開發等。
2、資料分析師
收集，處理和執行統計資料分析；運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、資料探勘工程師
資料建模。機器學習和演算法實現；商業智慧型。
使用者體驗分析，**流失使用者等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的**實現也有很高的要求。
4、資料架構師
需求分析，平臺選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高階演算法設計與優化；資料相關系統設計與優化，需要平臺級開發和架構設計能力。成都加公尺穀大資料培訓機構，大資料開發，資料分析與挖掘。
5、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統。
通過理想介面連線資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的效能效率等。
6、資料庫管理
資料庫設計。
資料遷移、資料庫效能管理、資料安全管理，故障檢修問題、資料備份。
資料恢復等。
7、資料科學家
資料探勘架構、模型標準、資料包告、資料分析方法；利用演算法和模型提高資料處理效率、挖掘資料價值、實現從資料到知識的轉換。
8、資料產品經理
把資料和業務結合起來做成資料產品；平臺線提供基礎平臺和通用的資料工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和資料應用。
大資料有哪些職位?
4樓：環球青藤
1、首席資料官(cdo)
首席資料官的工作內容非常多，職責也很複雜，他們負責公司的資料框架搭建、資料管理、資料安全保證、商務智慧型管理、資料洞察和高階分析。因此，首席資料師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找準公司發展目標，協調應變管理過程。
2、營銷分析師/客戶關係管理分析師
客戶忠誠度專案、網路分析和物聯網技術積攢了大量的使用者資料，很多先進公司已經在使用相關策略來支援公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些資料進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在excel和sql等資料分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數位化營銷能夠到達目標客戶群體。
3、資料工程師
隨著hadoop和非結構化資料倉儲的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的資料。高水平的工程師需要掌握資料管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席資料官甚至認為，資料工程師才是大資料相關行業中最重要的職位。
4、商務智慧型開發工程師
商務智慧型開發工程師的最基本職能，是管理結構資料從資料庫分配至終端使用者的過程。商務智慧型(bi)曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智慧型團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高效能資料，評價公司運營情況。
5、資料視覺化
隨著指示板和視覺化工具的增多，商務智慧型「前端」研發工程師需要更熟練掌握tableau、qlikview/qliksense、sisense和looker。能夠使用在網路瀏覽器中製作資料視覺化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。
6、大資料工程師
正如上文提到過的，資料工程師的工作是負責管理公司的資料，包括資料的收集，儲存、處理和分析。大資料工程師需要能夠搭建並維護大型異構資料框架，這些資料通常是在mongodb等nosql資料庫中。很多公司採用hadoop框架和很多hadoop次級軟體包，如hive(資料軟體)，pig(資料流語言)和spark(多程式設計模型)。
大資料分析的崗位要求是怎樣的？
5樓：浩海永寧
大資料分析的崗位要求有，數學，計算機，經濟學相關專業的碩士及以上學歷，還要有相關的工作經驗，有良好的溝通能力，抗壓能力，這樣才會被錄取。
6樓：王祿
需要那些人對於數字有乙個非常好的敏感性，是可以更好地分析一些資料，更好地利用一些工具，把資料進行分類，這樣的話就可以更好的統計和推廣了。
7樓：happy薛醜醜
要有三年以上相關的工作經驗，要對業務有深入的瞭解，要有很好的溝通能力，要有抗壓能力，要有團隊合作精神。
8樓：璟媚仔
分析大資料分析崗位職責任職要求大資料分析崗位職責工作職責：1、對產品海量使用者行為、交易、公開資料資料。
大資料的就業崗位有哪些
9樓：長沙新華電腦學院
介紹大資料專業工作崗位，就業前景，福利待遇等。
10樓：天生吃貨
大資料前景好，薪資高，人才稀缺，可從事的職位有etl研發，hadoop開發，視覺化工具開發，資訊架構開發，資料倉儲研究，olap開發，資料科學研究，資料**分析，企業資料管理，資料安全研究等。
那麼問題來了。
大資料是個複合專業，包括語言、演算法、資料探勘自學可就沒有那麼容易了。
有機會可以選擇培訓，進行系統化學習會比較好。
大資料工程包括哪些工作崗位?
11樓：環球青藤
資料分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數，第二是報表的需求分肢早析，第三是業務專題分析。
資料探勘工程師：日納飢告常工作內容主要有五類。第一是使用者基礎研究，第二是個性化推薦演算法，第三是風控領域應用的模型，第四是產品的知識庫，第五是文字挖掘、文字分析、語義分析、影象識別。
資料產品經理：日常工作內容：第一是大資料平臺的建設，讓獲取資料、使用資料更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提公升應收水平；第二是資料需求分析，形成資料產品，對內可以提公升效率，控制成本，對外增加創收，最終實現資料價值的變現。
大資料洞明研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是資料的採集，比如爬蟲、日誌採集等；第二是資料預處理、etl工作，比如資料清洗、轉換、整合、規約等；第三是大資料應用和視覺化的開發。
大資料領域有哪些崗位?
12樓：環球網校
一是大資料維護、研發、架構工程師方向；兆螞所涉及的職業崗位為：大資料工程師、大資料維護工程師祥猜悉、大資料研發工程師、大資料架構師等；
二是大資料探勘、分析方向；所涉及的職業崗位為：大資料分析師、大資料高階工程師、大資料分析師專家、大資料探勘師、謹乎大資料演算法師等。
大資料有什麼就職崗位？
13樓：殘酷的浪漫
大資料開發崗位是當前人才需求量比較大的崗位之一，而且大資料開發崗位的人才需求型別正在從早期的研發崗（大資料平臺研發），逐漸向大資料行業開發崗位覆蓋，相信隨著大資料平臺逐漸開始在行業領域應用，大資料行業開發領域會釋放出大量的人才需求，這個過程也會需要大量的高階應用型人才（專碩）。
與大資料研發崗位不同，大資料的行業應用級開發主要基於大資料平臺（開源及非開源平臺等），來完成行業領域的大資料創新開發，整體的開發難度並不算高，所以大資料專業的本科生往往就能勝任。從這個角度來看，大資料專業的本科生要想提公升自身的就業競爭力，應該重視開發能力的提公升。
大資料分析崗位的人才需求量也非常大，與大資料開發崗位不同，大資料分析崗位的行業邊界更大，不僅it網際網絡行業需要大資料分析人才，很多傳統行業也需要大量的大資料分析人才，這一點在工業網際網絡時代會有更加明顯的體現。相比於大資料開發崗位來說，大資料分析崗位對於統計學知識的要求也比較高，而且還需要了解更多的行業知識，比如要想在金融領域發展，就需要掌握一定的金融領域知識。
大資料有什麼就職崗位？
14樓：熱心曉朋友
大資料相關工作崗位很多，有大資料分析師、大資料探勘演算法工程師、大資料研發工程師、資料產品經理、大資料視覺化工程師、大資料爬蟲工程師、大資料運營專員、大資料架構師、大資料專家、大資料總監、大資料研究員、大資料科學家等等。
大資料所從事什麼工作，大資料有關的工作有哪些？
尚學堂大資料學院 大資料研發 大資料開發 大資料分析 大資料運維。 任何行業都有大資料，譬如電信行業，網際網路行業，電力，交通，教育，醫療等等。隨著業務的增長和新業務的更新，並且資料的 越來越多，資料量的增加和資料管理的需求，都促使各個行業有大資料分析的需要。針對大資料分析，目前免費的開源的可以使用...
大資料有哪些專業，大資料報括哪些專業？
最近幾年大學新增的好專業 大資料相關專業 你是否適合？大資料專業未來的發展前景非常廣闊，由於大資料行業的產業鏈涉及到多個環節，包括資料採集 資料整理 資料儲存 資料安全 資料分析 資料應用等，所以大資料領域的就業崗位也比較豐富，其中資料整理和資料分析相關崗位還是比較適合女生從事的。大資料分析 大資料...
大資料時代和傳統資料有什麼區別
傳統的分析是基於結構化 關係性的資料，而且往往是取乙個很小的資料集，來對整個資料進行 和判斷。大資料是對整個資料全集直接進行儲存和管理分析。大資料時代簡介 大資料 在網際網路行業指的是這樣一種現象 網際網路公司在日常運營中生成 累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來...