大数据岗位分类？

一、大数据岗位分类？

1 大数据岗位主要分为以下几类：- 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等技术实现；- 大数据开发工程师：负责大数据平台的开发和维护；- 大数据架构师：负责设计和指导大数据平台的整体架构；- 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为决策提供支持；- 数据科学家：负责深入分析和研究数据，提出解决方案和预测模型。2 这些岗位分类是根据大数据行业的需求和任务来分的，每个岗位都有不同的职责和技能要求。3 如果想成为大数据从业人员，可以根据自身兴趣和职业规划选择相应的岗位，同时也需要不断学习和提升自己的技能。

二、大数据哪个岗位最好？

比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

就业方向二：

实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

就业方向三：

数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。

需要掌握的技术点：

数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。

三、大数据从事哪些岗位？

大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据库管理员等。

1、数据科学家：数据科学家拥有数学、统计、编程等技能，负责使用大数据、算法、深度学习等技术解决实际问题，为企业提供数据支持、帮助企业提高运营效率、提升销售额等。

2、数据分析师：数据分析师可以使用多种数据分析工具对数据进行分析，提取有用的信息，帮助企业深入了解客户，提高运营效率、提升销售额等，及时发现其营销数据中的潜在价值，为公司制定有效的营销策略提供支持。

3、大数据工程师：大数据工程师会灵活运用像Hadoop、Spark等工具，对复杂的大数据进行分析筛选，开发分析运算模型，构建数据中心、做系统设计，构建安全有效的企业内部大数据分析平台。

4、数据库管理员：数据库管理员有着丰富的数据管理经验，可以维护和操作数据库，收集数据，解决数据存储和访问的问题，及时发现数据中的bug，定期更新保证数据的正确性。

以上就是大数据职位的详细情况，此外，随着数据科学的发展，人们还在开发新的大数据技术，比如机器学习、自然语言处理、图像处理等，也会提出新的职位要求，为企业带来更多的数据分析能力。

四、2017年大数据岗位

2017年大数据岗位的发展

随着信息化时代的到来，大数据已经逐渐成为各行各业发展的重要驱动力之一。在2017年，大数据岗位的需求愈发凸显，成为越来越多求职者关注的热门方向之一。本文将对2017年大数据岗位的发展进行分析和展望。

大数据岗位需求不断增长

随着互联网技术的飞速发展和企业数字化转型的深入推进，大数据已经成为企业决策和竞争优势的重要支撑。因此，对于懂得运用大数据技术的人才需求量日益增加。据统计，2017年大数据岗位的需求同比增长超过30%，呈现出快速增长的趋势。

大数据岗位薪资水平持续上升

随着大数据技术的不断成熟和应用，懂得运用大数据技术的人才已经成为企业竞相争夺的对象，因此大数据岗位的薪资水平也在不断上升。根据市场调研数据显示，2017年大数据岗位的平均薪资已经超过了同等级别其他岗位，具有明显的吸引力。

大数据岗位技能要求日益丰富

2017年的大数据岗位不再仅仅局限于数据处理和分析，企业对大数据人才的技能要求也在不断提高。除了熟练掌握数据处理工具和技术外，还需要具备较强的商业洞察力、沟通能力和团队协作能力。这也意味着，大数据从业者需要不断学习和提升自己，以满足市场的需求。

大数据岗位的发展趋势

未来，随着人工智能、物联网等新技术的快速发展和应用，大数据岗位将迎来更多的机遇和挑战。在这样的背景下，懂得多方面技能的综合型大数据人才将更受青睐。同时，大数据岗位也将更加注重数据安全和隐私保护，这将成为大数据从业者需要关注和提升的重要能力。

结语

总的来说，2017年大数据岗位的发展呈现出旺盛的态势，需求量增长、薪资水平上升、技能要求提高等都预示着这一领域的重要性和潜力。作为大数据从业者，不仅需要具备扎实的专业技能，还需不断学习和提升自己，抓住机遇，迎接挑战。

五、广州游戏岗位很多吗？

多，广州市游戏行业高校毕业生专场招聘火热，该场专场招聘会为线上招聘会，共吸引4399、游民网络（3K游戏）、火烈鸟网络等10家游戏企业参与，共计提供455个岗位，岗位涵盖了游戏开发、游戏策划、游戏运营、商务专员等，其中Java服务端开发工程师月薪可达12000-15000元。

六、题库数据维护岗位职责？

1、本科及以上学历，有1年以上SAP项目运维工作经验优先。

2、可熟练应用PP、SD、MM模块其中任一均可，最好有制造业经验 ；

3、善于分析，沟通能力及抗压能力强；

4、有较强的学习能力和学习意愿；

岗位职责：

1、 根据业务流程配合内部顾问进行日常事务处理及业务数据检查工作。

2、 负责用户需求沟通及建议解决方案；

3、 负责对业务流程及系统进行持续优化；

4、 负责对关键用户进行培训。

七、数据部的岗位职责？

负责数据中心的日常管理工作及员工的管理，指导，培训及评估。

负责数据中心的组织管理，人员配置，设备配置及生产计划安排。熟悉工厂的生产运作和管理，拥有丰富的生产管理，成本控制，质量管理方面的经验。了解ⅠSO质量管理体系5S现场管理等。

八、数据分析岗位职责？

数据分析师的主要职责包括：

收集、整理和分析数据，包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。

根据分析结果，提出数据洞察和建议，为企业决策提供支持。

参与制定数据分析方案，确定数据需求和目标。

参与数据管理系统的开发和维护，确保数据质量。

撰写数据分析报告，并与其他团队合作，向客户或管理层解释分析结果。

参与数据驱动的决策制定，为业务部门提供数据支持。

跟踪分析结果，不断优化分析方法，提高分析效果。

与其他数据科学家或数据工程师合作，共同完成数据分析项目。

九、大数据可以从事什么岗位？

任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。

针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用Hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑IBM，Oracle，SAP等国外企业的大数据产品。

具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。

十、大数据技术岗位有哪些？

1. 数据科学家（Data Scientist）：负责收集、清洗和分析大量数据，并提供数据驱动的洞见和解决方案。

2. 数据工程师（Data Engineer）：设计、构建和维护大规模数据处理系统，负责数据存储、ETL（提取、转换和加载）过程和数据仓库的建设。

3. 数据分析师（Data Analyst）：利用统计和分析方法，处理和解释数据，为组织提供决策支持和洞见。

4. 数据架构师（Data Architect）：负责设计和创建大数据架构，包括数据集成、数据存储和数据处理系统，并确保其性能和安全性。

5. 数据可视化专家（Data Visualization Specialist）：将复杂的数据转化为可视化图表和报告，帮助非技术人员理解和利用数据。

6. 数据治理专家（Data Governance Specialist）：制定数据管理策略和规范，确保数据质量、安全和合规性。

7. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：开发和应用机器学习算法和模型，以实现预测、分类和个性化推荐等功能。

8. 数据产品经理（Data Product Manager）：负责定义和管理数据产品的功能和需求，协调开发团队并确保产品符合市场需求。

这些职位只是大数据领域中的一部分，随着技术和行业的发展，还有许多新的职位不断涌现。