首頁技術(shù)文章正文

大數(shù)據(jù)專業(yè)未來的就業(yè)方向有哪些?[黑馬程序員]

更新時間:2019-11-08 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

目前大數(shù)據(jù)是一個十分熱門的行業(yè)。一個行業(yè)的興起必定會衍生出相對應(yīng)的崗位。本篇文章給大家總結(jié)下學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)后未來可以就業(yè)的方向,給大家提供參考。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的未來,大數(shù)據(jù)人才市場勢必會越來越大,而現(xiàn)在僅僅是大數(shù)據(jù)起步的初級階段,我們也能深刻感受到,現(xiàn)在入行正是恰逢其時。

從企業(yè)方面來說,大數(shù)據(jù)人才大致可以分為產(chǎn)品和市場分析、安全和風(fēng)險分析以及商業(yè)智能三大領(lǐng)域。產(chǎn)品分析是指通過算法來測試新產(chǎn)品的有效性,是一個相對較 新的領(lǐng)域。在安全和風(fēng)險分析方面,數(shù)據(jù)科學(xué)家們知道需要收集哪些數(shù)據(jù)、如何進(jìn)行快速分析,并最終通過分析信息來有效遏制網(wǎng)絡(luò)入侵或抓住網(wǎng)絡(luò)罪犯。

下面這篇文章就是給大家分析下學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)后未來的就業(yè)方向:

一、ETL研發(fā)

隨著數(shù)據(jù)種類的不斷增加,企業(yè)對數(shù)據(jù)整合專業(yè)人才的需求越來越旺盛。ETL開發(fā)者與不同的數(shù)據(jù)來源和組織打交道,從不同的源頭抽取數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以滿足企業(yè)的需要。

ETL研發(fā),主要負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

目前,ETL行業(yè)相對成熟,相關(guān)崗位的工作生命周期比較長,通常由內(nèi)部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數(shù)據(jù)時代炙手可熱的原因之一是:在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段,Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發(fā)

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲,MapReduce提供了對數(shù)據(jù)的計算。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大,而傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高,企業(yè)對Hadoop及相關(guān)的廉價數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長。如今具備Hadoop框架經(jīng)驗的技術(shù)人員是最搶手的大數(shù)據(jù)人才。

三、可視化(前端展現(xiàn))工具開發(fā)

海量數(shù)據(jù)的分析是個大挑戰(zhàn),而新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數(shù)據(jù)。

可視化開發(fā)就是在可視開發(fā)工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,由可視開發(fā)工具自動生成應(yīng)用軟件。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數(shù)據(jù),經(jīng)過時間考驗,完全可擴(kuò)展的,功能豐富全面的可視化組件庫為開發(fā)人員提供了功能完整并且簡單易用的組件集合,以用來構(gòu)建極其豐富的用戶界面。

過去,數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別,但是隨著Hadoop的崛起,數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項獨立的專業(yè)技能和崗位。

1573183476142_大數(shù)據(jù)3.jpg


四、信息架構(gòu)開發(fā)

大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素,確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模等。

五、數(shù)據(jù)倉庫研究

數(shù)據(jù)倉庫是為企業(yè)所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。它是單個數(shù)據(jù)存儲,出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建。為企業(yè)提供需要業(yè)務(wù)智能來指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時間、成本、質(zhì)量和控制。

數(shù)據(jù)倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數(shù)據(jù)一體機(jī)。能夠在這些一體機(jī)上完成數(shù)據(jù)集成、管理和性能優(yōu)化等工作。

六、OLAP開發(fā)

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)量從20世紀(jì)80年代的兆(M)字節(jié)及千兆(G)字節(jié)過渡到現(xiàn)在的兆兆(T)字節(jié)和千兆兆(P)字節(jié),同時,用戶的查詢需求也越來越復(fù)雜,涉及的已不僅是查詢或操縱一張關(guān)系表中的一條或幾條記錄,而且要對多張表中千萬條記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和信息綜合。聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)系統(tǒng)就負(fù)責(zé)解決此類海量數(shù)據(jù)處理的問題。

OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開發(fā)者,負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型,然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面,提供高性能的預(yù)定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學(xué)研究

數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要工作總的來說主要包含四個方面,分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建以及維護(hù)、按要求清理以及分離數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化以及一些分析工作。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的技能有SAS/R/類似工具,Python,Hadoop,SQL,重構(gòu)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家可從事的領(lǐng)域有數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和管理。搜索引擎、廣告、自適應(yīng)算法、AI系統(tǒng).

八、數(shù)據(jù)預(yù)測(數(shù)據(jù)挖掘)分析

營銷部門經(jīng)常使用預(yù)測分析預(yù)測用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家,即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測試閾值并預(yù)測未來的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理,并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中,成為一個可用的版本。然后,通過報表和分析技術(shù),數(shù)據(jù)被切片、切塊,并交付給成千上萬的人。擔(dān)當(dāng)數(shù)據(jù)管家的人,需要保證市場數(shù)據(jù)的完整性,準(zhǔn)確性,唯一性,真實性和不冗余。

十、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位,主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作,并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計和實施。數(shù)據(jù)安全研究員還需要具有較強(qiáng)的管理經(jīng)驗,具備運維管理方面的知識和能力,對企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)有較深刻的理解,才能確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全做到一絲不漏。

網(wǎng)絡(luò)干貨如此之多,要篩選適合自己的更是消耗自己大量時間,這個時間黑馬程序員大數(shù)據(jù)學(xué)員早已按照專業(yè)老師的方法學(xué)會了你正在搜集的干貨。黑馬程序員大數(shù)據(jù)每一節(jié)課都是干貨,無論是老師當(dāng)天上課的錄屏、項目實戰(zhàn)源碼還是課堂筆記,每一樣都是不可多得的干貨,六個月要學(xué)習(xí)的技術(shù)是同行業(yè)最全面也是最深入的,這就要求老師必須每天晚上備課,而且是高效率干貨實戰(zhàn)式的備課,也要求學(xué)員統(tǒng)一更加努力,珍惜每一天的時間,無論早起還是晚睡,無論學(xué)生還是老師,都要保持打雞血似的學(xué)習(xí)狀態(tài),因為大數(shù)據(jù)時代,遲一點都會被淘汰,快速干練的進(jìn)入這個行業(yè)才是這個時代的把握好自己命運的重要途徑。

分享到:
在線咨詢 我要報名
和我們在線交談!