同學(xué)你好！今年對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)仍然是火熱的一年。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)的薪資待遇和發(fā)展前景，我們可以看到越來(lái)越多的人想要加入大數(shù)據(jù)行業(yè)。雖然大家都非常看好大數(shù)據(jù)的工作，但是如果學(xué)好大數(shù)據(jù)能做什么工作呢?相信絕大多數(shù)初學(xué)者都不清楚。為了解決大家對(duì)大數(shù)據(jù)崗位的疑惑，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位和具體工作內(nèi)容。

　　大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師：

　　主要工作負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)的開(kāi)發(fā)，如編寫(xiě)離線處理程序、數(shù)據(jù)差異集、數(shù)據(jù)ETL等。

　　大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師：

　　主要負(fù)責(zé)維護(hù)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)，如管理、監(jiān)控Hadoop集群、監(jiān)控作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)等。

　　大數(shù)據(jù)架構(gòu)師：

　　主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)假設(shè)，如技術(shù)選型、技術(shù)設(shè)置等。

　　大數(shù)據(jù)分析師：

　　主要工作負(fù)責(zé)根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)對(duì)公司不同業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如財(cái)務(wù)分析、生產(chǎn)分析、銷售分析等。

　　大數(shù)據(jù)算法工程師：

　　主要工作負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法的開(kāi)發(fā)，如推薦系統(tǒng)算法開(kāi)發(fā)。

　　大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算開(kāi)發(fā)工程師：

　　主要負(fù)責(zé)公司實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，例如Flink開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)，基于SparkStreaming的實(shí)時(shí)指標(biāo)分析。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師：

　　主要工作負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)探索、特征提取、挖掘模型選擇、評(píng)估等。比如用戶畫(huà)像挖掘類型的標(biāo)簽開(kāi)發(fā)。

　　BI 開(kāi)發(fā)工程師：

　　主要工作負(fù)責(zé)公司商業(yè)智能平臺(tái)建設(shè)，包括各種數(shù)據(jù)可視化報(bào)表制作，Dashboard大屏制作ETL開(kāi)發(fā)工程師。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)清洗及相關(guān)預(yù)處理。比如對(duì)文本數(shù)據(jù)中的一些非法數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。

　　Hadoop 開(kāi)發(fā)工程師：

　　主要負(fù)責(zé)HDFS、MapReduce和Hive的開(kāi)發(fā)。例如，使用 Hive 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，編寫(xiě) MapReduce 程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

　　Spark 開(kāi)發(fā)工程師：

　　主要負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的Spark應(yīng)用。例如，編寫(xiě)Spark程序處理網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)，形成點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。

　　這里是學(xué)好大數(shù)據(jù)能做什么工作的介紹。相信大家對(duì)大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向都有一個(gè)大概的了解。

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