
大數(shù)據(jù)職位體系梳理
大數(shù)據(jù)時代,給個人帶來了新的發(fā)展機(jī)會,也給個人提供了新的職位發(fā)展通道。一些同仁從其他崗位轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)崗位時,面對眾多的大數(shù)據(jù)招聘職位時,卻不知所措,不知道應(yīng)該選擇什么樣的職位發(fā)展方向。
以下收集并整理了一下各個公司的招聘職位,試圖梳理當(dāng)前大數(shù)據(jù)崗位體系,并尋找出一條合適的職位發(fā)展通道,希望對大家有用。
大數(shù)據(jù)職位體系
當(dāng)前大數(shù)據(jù)職位,從總的來說,主要有兩大類:一類是應(yīng)用類,另一類是系統(tǒng)類。
應(yīng)用類
應(yīng)用類,偏向于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用,經(jīng)常說到的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘,就是典型的應(yīng)用技術(shù)。這一類職位,要求采用適當(dāng)?shù)姆治龊屯诰蚍椒▽?shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)信息,來支撐企業(yè)決策。
最典型的職位就是:大數(shù)據(jù)分析師。
▊大數(shù)據(jù)分析師:主要是指,基于業(yè)務(wù)問題,能夠選擇最合適的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法,提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)信息,從而支撐業(yè)務(wù)決策。要求熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘過程,掌握數(shù)據(jù)分析/挖掘方法,理解數(shù)據(jù)分析模型,熟練操作數(shù)據(jù)分析工具(比如Excel、SPSS、SAS等)。一般對于大數(shù)據(jù)分析師,其能力要求比較全面,不管是業(yè)務(wù)邏輯、還是分析方法、模型、可視化,都要求全面掌握。
▊業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師:側(cè)重于商業(yè)理解,要求能夠?qū)I(yè)務(wù)問題和商業(yè)問題,轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)的問題,并將分析結(jié)果從業(yè)務(wù)層面進(jìn)行解讀,從而形成業(yè)務(wù)建議和業(yè)務(wù)策略。要求熟悉業(yè)務(wù)邏輯和業(yè)務(wù)模型,掌握數(shù)據(jù)分析思路,能將數(shù)據(jù)可視化,對數(shù)據(jù)解讀等。當(dāng)然,類似的職位還有大數(shù)據(jù)觀察員、大數(shù)據(jù)研究員等等,這些都側(cè)重于商業(yè)理解。
▊大數(shù)據(jù)建模/算法師:側(cè)重于數(shù)據(jù)建模,能夠圍繞業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建合適的數(shù)據(jù)分析框架和分析模型,將業(yè)務(wù)問題進(jìn)行分解,從而達(dá)到定性或定量來描述業(yè)務(wù)的目的。要求熟悉數(shù)據(jù)建模、模型評估、模型優(yōu)化、模型應(yīng)用等等。
▊大數(shù)據(jù)算法師:側(cè)重于數(shù)據(jù)模型的實(shí)現(xiàn)算法研究、設(shè)計與實(shí)現(xiàn),為達(dá)到分析目的,對實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行分析、選擇與優(yōu)化,確保實(shí)現(xiàn)性能及效果。一般情況下,算法師往往和建模師在一起工作。
系統(tǒng)類
系統(tǒng)類,偏向于系統(tǒng)研發(fā),比如hadoop系統(tǒng)、云計算,就屬于系統(tǒng)類技術(shù)。這一類職位,要求熟悉Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的核心框架和組件,能夠基于大數(shù)據(jù)平臺來寫代碼開發(fā)應(yīng)用,支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用。
最典型的職位就是:大數(shù)據(jù)工程師。
▊大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師:負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)工作,能夠運(yùn)用編程語言進(jìn)行應(yīng)用程序的開發(fā)、測試和維護(hù),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能。要求掌握編程語言,如JAVA、R、Python等等。
▊大數(shù)據(jù)架構(gòu)師:負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的平臺架構(gòu)設(shè)計、平臺構(gòu)建。要求熟悉Hadoop/Storm/Spark等平臺,熟悉整個生態(tài)系統(tǒng)的組件,有平臺級開發(fā)和架構(gòu)設(shè)計能力等等。
▊大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師:側(cè)重于大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維管理,包括系統(tǒng)運(yùn)維規(guī)劃、系統(tǒng)監(jiān)控、系統(tǒng)優(yōu)化等等,保障大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性。掌握平臺各組件的安裝、配置與調(diào)試,有良好的系統(tǒng)性能優(yōu)化及故障排除能力。
▊大數(shù)據(jù)庫管理員:側(cè)重于數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倒倉庫的設(shè)計、開發(fā)、管理和優(yōu)化,監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的性能、故障檢測和排除,包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計,空間和容量規(guī)劃,性能優(yōu)化,數(shù)據(jù)安全和隱私,數(shù)據(jù)容錯,等等。
當(dāng)然,在不同的企業(yè)中,職位的名稱和叫法有所不同,或者會衍生出新的職位,但基本的崗位職責(zé)是類似的
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10