拿高薪就選IT行業

IT行業是一個新型朝陽行業，高速增加。現在是信息社會，發展最快的就是IT行業。全國GDP平均增長9%，就已經是非常快了而IT行業的發展是30%最近幾年，甚至是達到了40%能夠利用最少的成本創造最大的價值，是傳統行業的4倍。

一、大數據人才需求及現狀分析

隨著國家重視大數據，政府扶持大數據，大數據在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。前程無憂大數據崗位搜索，共56664個職位滿足條件；智聯招聘大數據崗位搜索，共27627個職位滿足條件；獵聘網大數據崗位搜索，共10000+個職位滿足條件；拉勾網大數據崗位搜索，共10000+個職位滿足條件。

大數據產業有幾類人才需求：大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師、數據可視化工程師。

在這裡推薦一個大數據學習交流羣:（點擊即可直達）這裡都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你,大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有大數據軟體開發相關的），包括自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴們

二、轉型大數據適合的人羣

1、會一點Java

Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。

2、會一點Python

Python往往在大數據處理框架中得到支持。

3、會一點R

R語言已經成為了數據科學的寵兒

三、大數據工程師是做什麼的？

1.大數據系統研發工程師：負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集羣的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。

2.大數據應用開發工程師：負責搭建大數據應用平臺以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapReduce，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。（這是培養入行的最佳起步）。

3.大數據分析師：主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。

4.數據可視化工程師：負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的複雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發

四、什麼是大數據分析？

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，未提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析包含「數據」和「分析」兩個方面一方面包括收集、加工和整理數據，另一方面也包括分析數據，從中提取有價值的信息並形成對業務有幫助的結論。大數據交流qun:606還有859+後三位705,一起學習進步。

數據分析的成果通常以分析報告的形式呈現。對於數據分析報告，分析就是論點，數據就是論據，兩者缺一不可。

05大數據分析的崗位分析

1、業務統計分析人員：理解企業數據，發現業務問題，開發預測模型，幫助企業更好地進行信息決策；

2、數據挖掘人員：知識發掘積累，需要熟悉各種數據挖掘演算法，可以進行深層次的客戶識別、畫像，以滿足營銷、風控和客戶關係管理方面的需要。

3、大數據分析人員：海量異構數據，和其他工具進行數據的蒐集、儲存和清洗。同時與數據挖掘人員、報表製作人員、業務統計分析人員合作完成工作；

4、業務支持：創建業務報表或進行業務分析；

5、報表製作人員：撰寫SQL程序進行查詢並生成報表；

6、數據管理人員：為需求人員提供便捷的數據訪問服務；

7、數據架構人員：程處理、模型開發和數據質量管理設計所需的架構和方法；平臺架構人員：負責企業管理平臺的安裝、配置、管理和維護。

數據分析師的發展方向以及具體做的事情

數據分析呢分為兩個方向 ：

一個是業務類數據分析師，另外一個是技術類型的數據分析師。

業務類數據分析師主要做的是驅動整個公司的業務增長，舉個例子呢，做的最多的呢就是像運營做的工作，做報表的開發，除此之外呢比如說有些銷售部門他銷售總監會做年度業績的預測，他會根據這個季度的會預測下個季度的，當然這是數據量比較少的時候。數據量足夠大的時候他會根據這一年度的去預測下一年度的數據那這個時候就需要用到數據分析了，那當然這些出於初級的。因此業務類型的數據分析師主要是初中級水平就能達到你叫高的高度了。

接下來呢是技術類型的分析師，技術類型的分析師主要做的是解決某一個針對性的問題，那舉一個例子比如說它解決的是我們所常見的我們銀行裏都有一個風險控制系統來判定我們每一個人屬於怎樣的風險控制，那這個時候呢就是比如說辦理證券賬戶開戶，它會給我很多的選項然後我選擇完了之後就會出現我是什麼級別的風險：是R1.R2.R3.那這個時候出現了之後我的風險級別已經很明確了因此我的所能承受的風險能力，這個問題我們就解決了。

另外一個它就是根據需求建立一個模型進一步讓開發人員再進一步去做開發，舉個例子就像今日頭條這種APP它都具備一個推薦的功能那它是根據什麼來推薦呢，根據我們的喜好，那它怎麼能來到這麼準確的推薦呢其實它也是經過大數據分析最終建立的一個模型，模型建立好了以後交給開發人員去把這個功能再開發到它的平臺中去因此呢這個也是數據技術方向的大數據分析師所做的事情。


推薦閱讀：
相關文章