零基礎(chǔ)學習大數(shù)據(jù):八種與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的熱門職位!



最近看到很多關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的新聞,得出感悟:“大數(shù)據(jù)做的厲害是真得很牛,但學習的過程確實非常辛苦!,看到很多培訓機構(gòu)說開發(fā)類大數(shù)據(jù)的課程都是學習4個月,單項領(lǐng)域的比如數(shù)據(jù)庫開發(fā)3個月就夠了,這真的適合0基礎(chǔ)的人? 我想答案是適合0基礎(chǔ)的自律者,那么對于想從事大數(shù)據(jù)工作的求職者來說,如何根據(jù)自身條件進行職位選擇?今天,小編整理八種與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的熱門職位:

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),主要負責將分散的、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)?梢暬_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。

四、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。能夠在這些一體機上完成數(shù)據(jù)集成、管理和性能優(yōu)化等工作。

五、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)進行數(shù)據(jù)分析和信息綜合。聯(lián)機分析處理(OLAP)系統(tǒng)就負責解決此類海量數(shù)據(jù)處理的問題。OLAP在線聯(lián)機分析開發(fā)者,負責將數(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。

六、數(shù)據(jù)科學研究

這一職位過去也被稱為數(shù)據(jù)架構(gòu)研究,數(shù)據(jù)科學家是一個全新的工種,能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價值。隨著數(shù)據(jù)學的進展,越來越多的實際工作將會直接針對數(shù)據(jù)進行,這將使人類認識數(shù)據(jù),從而認識自然和行為。因此,數(shù)據(jù)科學家首先應(yīng)當具備優(yōu)秀的溝通技能,能夠同時將數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋給IT部門和業(yè)務(wù)部門領(lǐng)導(dǎo)?偟膩碚f,數(shù)據(jù)科學家是分析師、藝術(shù)家的合體,需要具備多種交叉科學和商業(yè)技能。

七、數(shù)據(jù)預(yù)測分析 

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)。

八、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位,主要負責企業(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。

以上就是小編整理為大家整理八種與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的熱門職位,希望能夠幫助大家。同時希望0基礎(chǔ)的學員不要著急要結(jié)果,一步一個腳印,終有一天會迎來光明!

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