大数据工程师职业发展以及薪酬一览
大数据技术就业前景和职业发展
大数据技术就业前景和职业发展在当今数字化信息爆炸的时代，大数据技术正日益成为各行各业的关键工具。
随着互联网技术的不断发展，大数据技术应用的范围也在不断扩大，为其在就业市场上带来了广阔的前景和职业发展机会。
就业前景展望大数据技术作为一项前沿技术，其在各个行业的应用需求不断增长。
从传统的金融、零售行业到现代的互联网、人工智能领域，大数据技术都扮演着至关重要的角色。
根据市场调查数据显示，大数据专业人才的需求量呈现逐年增长的趋势，尤其是在云计算、数据分析、人工智能等领域，对大数据技术人才的需求更是迫切。
与此同时，大数据技术的就业薪酬也相对较高。
随着大数据技术在企业中的应用越来越广泛，且对专业人才的需求量逐渐增加，大数据相关岗位的薪酬水平也随之提升。
根据有关数据显示，大数据工程师、数据分析师等职业的薪酬水平通常明显高于其他普通岗位，且随着从业经验的增加而不断增长。
职业发展建议要想在大数据技术领域取得良好的职业发展，除了具备扎实的专业知识外，还需要不断提升自身的综合素质和能力。
首先，要保持对大数据技术行业的敏锐度，不断关注行业发展动态，掌握最新的技术趋势和发展方向。
其次，要不断深化专业技能，提高数据处理、分析和挖掘的能力，不断学习新的数据处理工具和技术，保持行业竞争力。
此外，积极参与行业相关的项目和活动，提升在项目管理、团队合作、沟通协调等方面的能力。
建立良好的人际关系网，扩大人脉圈，积极参加行业研讨会、培训班等活动，与同行业专业人才建立联系，共同学习，共同进步。
最后，保持学习的热情和持续进步的动力，积极拓展职业发展空间，勇于挑战自我，不断探索新的职业领域和发展机会。
只有不断提升自身能力和素质，不断完善自己，才能在大数据技术领域获得更广阔的就业前景和更好的职业发展机会。
综上所述，随着大数据技术在各行业的广泛应用，大数据相关职业的就业前景十分广阔，对大数据技术人才的需求与日俱增。
只有不断提升自身能力，拓展职业发展领域，才能在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，获得更好的职业发展和更广阔的职业前景。
大数据就业方向及就业前景
大数据就业方向及就业前景一、大数据行业概况大数据作为信息技术领域的一个重要分支，在当今社会中扮演着举足轻重的角色。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据应用的范围也越来越广泛，涉及到社会的各个方面，例如电子商务、医疗保健、金融服务、政府管理等领域。
因此，大数据相关岗位的需求日益增长，吸引着越来越多的求职者投身该领域。
二、大数据就业方向1. 数据分析师数据分析师是大数据领域中的一种重要职位，主要负责收集、整理、分析和解释大数据，为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
数据分析师需要具备数据处理、统计分析、数据可视化等相关技能，能够通过数据分析为企业提供有价值的数据洞察。
2. 数据工程师数据工程师通常负责构建和维护数据处理管道，保证数据在系统中的高效流转和可靠存储。
数据工程师需要具备数据处理、数据建模、数据库管理等技能，能够搭建数据仓库、设计数据架构，并通过编程实现数据的处理和转换。
3. 大数据架构师大数据架构师是大数据领域中的高级职位，主要负责设计和实施大规模数据处理系统，保证系统的高性能和可扩展性。
大数据架构师需要具备海量数据处理、分布式计算、系统架构设计等方面的专业知识，能够为企业设计高效的数据处理架构和解决数据处理中的技术难题。
三、大数据就业前景随着信息化进程的加速推进，大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，对大数据专业人才的需求不断增加。
据统计数据显示，大数据相关岗位的薪资水平普遍较高，且市场上的人才供不应求。
因此，选择从事大数据职业的求职者在就业前景方面具有明显的优势。
未来，随着人工智能技术、物联网技术等领域的发展，大数据领域的应用前景将更加广阔。
具备数据分析、数据处理、数据架构等专业技能的人才将会成为市场宠儿，有望获得更多的就业机会和发展空间。
因此，选择从事大数据相关职业是一个充满机遇的选择，能够为个人的职业发展打下坚实的基础。
四、总结大数据作为一个新兴领域，具有广阔的发展空间和优厚的就业前景。
大数据技术毕业生薪酬待遇参考
大数据技术毕业生薪酬待遇参考随着大数据技术的快速发展，大数据专业已经成为了当今高校中招生热门的专业之一。
大数据技术毕业生薪酬待遇也成为了大学生选择专业时的重要参考因素之一。
本文将给大家介绍大数据技术毕业生薪酬待遇相关信息，希望能够对大家选择专业和就业方向提供一些参考。
大数据技术毕业生薪酬水平根据相关数据显示，大数据技术毕业生薪酬高低与就业地点、行业相关性有很大关系。
就业地点一般来说，一线城市的薪资水平普遍要高于二线城市。
以北京为例，大数据技术毕业生的起薪一般为8000元到10000元左右；而在上海，大数据技术毕业生的起薪在9000元至12000元之间；在广州和深圳，大数据技术毕业生的起薪在8000元至10000元。
行业相关性大数据技术可以应用于各种行业，因此，不同行业的薪资水平也不一样。
如金融行业和互联网行业对大数据技术需求较为紧迫，因此给出的薪资水平普遍较高。
就业岗位就业岗位也是影响薪资水平的一个因素。
一般来说，大数据技术毕业生的就业岗位主要分为大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师等。
在就业时，毕业生应该结合自身情况，选择最适合自己的岗位。
据相关人员介绍，大数据专业毕业生进入互联网行业的大数据工程师岗位，薪资普遍在10K-20K之间。
而且，就业市场上还有很多城市和企业的薪资待遇是远高于平均水平的，这些高薪岗位对于那些技术过硬的大数据技术毕业生来说，实现质的飞跃也并不困难。
需要提醒的是，在选择就业岗位时，毕业生要重视公司的背景、发展前景、发展潜力等方面。
此外，毕业后还可以通过技术培训、职业规划等来不断提升自己的技能和素质，为薪酬的提高打下坚实的基础。
大数据技术毕业生的发展前景根据统计数据显示，大数据相关行业的市场需求在近几年一直呈现出增长趋势。
尤其是在新冠疫情背景下，云计算、大数据、人工智能等科技产品的市场需求呈现出持续增长的态势，这无疑会对大数据技术毕业生的职业发展带来很大的机遇。
目前，大数据技术在各行各业中都有广泛的应用和需求，因此，大数据技术毕业生的就业前景非常广泛。
大数据工资一般多少
大数据工资一般多少大数据工资一般多少？千锋大数据统计分析，以北京为例，大数据工程师的平均工资经过两年的发展在直线上涨。
随着个人能力的全面提升，大数据工程师的薪资水平也必定会水涨船高。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
在中国，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。
各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求变得越来越强烈。
具体待遇，城市、岗位和工作经验的不同，薪资也会有所差距，拿北京2017年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。
唯一肯定的是一定超过百万。
其他职位不一一举例，总体来说大数据技术人才的薪资是非常高而且很有发展前景的，北京如此，深圳、上海等大城市的薪资都是差不多的，对于二三线城市大数据的就业薪资虽然比不上一线城市，但与很多行业相比，也是高出不少的。
上图是千锋大数据新一期的大数据学员的就业情况（大部分是刚刚毕业的大学生，没有工作经验）。
从图中我们可以看出，学员的高的就业薪资达到了26000元，平均薪资达到19416元，其中大部分学员都是非计算机专业来学习，相当于零基础学习，但是功夫不负有心人，在自己的努力下，大数据就业薪资这块还不错。
现在大数据逐渐被人们所认知，很多热血青年也开始了对大数据技术的涉猎学习。
相信在看了文章之后，对于大数据的学习是不是也是越发地按捺不住了呢？千锋大数据专业培训学校早已经为你备好了，长达两周的大数据预科班预约免费获取，你拿自己的未来做赌注，千锋怎敢让你输！。
大数据方面的工作
大数据方面的工作一、引言随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，如何对这些海量的数据进行有效的管理和分析，成为了当下各行各业所关注的重要问题。
而大数据技术作为一种新兴的技术，正在逐渐成为解决这些问题的有效手段。
因此，在大数据领域从事相关工作已经成为了一个备受追捧的职业选择。
二、大数据方面的工作类型1. 数据挖掘工程师数据挖掘工程师主要负责从海量数据中发现有价值的信息和模式，并将其应用于实际业务中。
具体包括：数据清洗、特征提取、模型训练和评估等工作。
2. 大数据架构师大数据架构师主要负责设计和构建大规模分布式系统，以支持海量数据存储和处理。
具体包括：选型、规划、部署等工作。
3. 数据分析师数据分析师主要负责对企业内部或外部的各种数据进行分析，以提供决策支持。
具体包括：需求沟通、指标定义、报表制作等工作。
4. 数据科学家数据科学家是一种综合性的职业，主要负责从数据中发现有价值的信息，并将其应用于实际业务中。
具体包括：数据预处理、模型构建、可视化呈现等工作。
三、大数据方面的技能要求1. 数据库技能熟练掌握SQL语言，了解关系型数据库和非关系型数据库的特点和使用方法。
2. 编程技能熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等。
了解Hadoop、Spark等大数据框架的使用方法。
3. 统计学知识熟练掌握统计学基本概念和方法，如假设检验、回归分析等。
4. 业务理解能力对所从事行业的业务有深入了解，能够将数据分析结果转化为对业务决策的建议。
四、大数据方面的工作环境1. 工作场所：大多数大数据公司都会提供舒适宽敞的办公环境，同时也会提供灵活的工作时间和远程办公机会。
2. 工作氛围：大多数大数据公司都注重员工之间的交流和合作，因此通常会提供各种团队活动和培训机会。
3. 薪酬福利：大数据行业的薪酬水平相对较高，同时也会提供丰厚的福利待遇和晋升机会。
五、大数据方面的职业发展1. 初级阶段：在初级阶段，主要从事数据清洗、特征提取等基础性工作，并逐渐积累经验。
大数据技术的就业前景和就业方向
大数据技术的就业前景和就业方向引言随着信息时代的到来，大数据变得越来越重要，对于企业和组织来说，利用大数据进行分析和挖掘已经成为提升竞争力和业务效率的关键。
因此，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，使得大数据技术相关职位的需求不断增长。
本文将探讨大数据技术的就业前景和就业方向。
就业前景1.高薪就业：由于大数据技术的就业需求迅速增长，相应的薪资水平也在逐步上升。
根据市场调研数据显示，与其他行业相比，从事大数据相关职业的人员，薪资水平普遍较高。
2.就业需求大：根据国内外市场数据，大数据技术人才缺口巨大。
当前从事大数据相关工作的人数远远无法满足市场需求。
据统计，大数据工程师的需求量近年来以每年近30%的速度持续增长。
3.多领域应用：大数据技术已经渗透到各个行业。
不论是金融、医疗、零售、交通、能源还是制造业等，大数据技术在这些行业中都扮演着重要的角色。
因此，从事大数据行业，可以选择的就业领域非常广泛。
就业方向1.数据工程师：数据工程师是负责构建和维护大数据基础设施的专业人员。
他们需要精通大数据技术栈、分布式计算和数据处理，能够搭建和运维大数据平台。
数据工程师所面临的挑战包括数据的收集、存储、处理、清洗和调优等方面。
熟悉Hadoop、Spark、Kafka等工具是必备的技能。
2.数据科学家：数据科学家是负责从大数据中挖掘有价值的信息和洞察的专业人员。
他们需要具备大数据分析、机器学习、统计学等方面的知识和技能。
数据科学家需要使用各种算法和模型来处理和分析大数据，从中提取出对业务有意义的信息。
3.数据分析师：数据分析师是负责对大数据进行分析和解读的专业人员。
他们需要具备数据分析、统计学、数据可视化等方面的知识和技能。
数据分析师需要通过数据分析和可视化工具，将庞大的数据转化为有用的洞察，为企业提供决策支持。
4.数据架构师：数据架构师是负责设计和规划大数据系统架构的专业人员。
他们需要理解企业需求，并根据需求设计合适的数据架构，保证数据的安全性、完整性和可靠性。
大数据技术就业方向及前景张雪峰
大数据技术就业方向及前景在当今信息爆炸的时代，大数据技术正日益受到重视，成为各行各业的热门领域。
大数据技术的应用不仅带来了巨大的商业机会，也为从业者带来了广阔的就业前景。
大数据技术就业方向1.数据分析师：数据分析师是从事大数据处理和分析的专业人员。
他们负责对海量数据进行清洗、处理、分析，为企业决策提供支持。
2.大数据工程师：大数据工程师主要负责搭建和维护大数据平台，处理大规模数据的存储和计算需求，具备扎实的编程和分布式系统知识。
3.数据科学家：数据科学家是利用数据进行模型建立和预测分析的专业人员，他们需要掌握统计学、机器学习等领域知识，为企业提供数据驱动的解决方案。
4.商业智能分析师：商业智能分析师主要负责将大数据转化为商业洞察，帮助企业做出更明智的决策，需要具备数据可视化、报告撰写等技能。
5.大数据项目经理：大数据项目经理负责统筹大数据项目的实施和管理，协调各方资源，确保项目按时、按质完成。
大数据技术就业前景随着各行业对数据分析、数据挖掘的需求越来越大，大数据技术的就业前景十分广阔。
1.需求量大：随着互联网和物联网的迅速发展，传感器、移动设备等大量数据的产生，导致了企业对大数据处理和分析的需求增加，大数据技术人才缺口较大。
2.高薪水：大数据技术人才短缺，受到企业热捧，薪资水平相对较高。
尤其是在一线城市和有竞争优势的企业，大数据从业者的薪酬更是可观。
3.行业广泛：大数据技术涉及的行业非常广泛，包括金融、电商、医疗、互联网等各个领域，容纳了各类人才，不受行业限制。
4.发展前景好：随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据技术也将不断演进，为从业者提供更多的发展空间和机会。
总而言之，大数据技术是一个充满机遇和挑战的领域，对于有志于从事数据分析、数据挖掘等工作的人来说，大数据技术必将成为一个热门的就业选择。
随着大数据技术的不断发展和普及，相信大数据从业者的未来必将更加美好。
数据开发工程师等级划分
数据开发工程师等级划分
数据开发工程师的等级可以参考大数据工程专业职称的等级进行划分，分别为初级、中级、高级、正高级，对应助理工程师、工程师、高级工程师、正高级工程师。
其中，初级、中级职称实行以考代评的方式，只要考试合格，即取得相应的助理工程师、工程师职称。
此外，根据工作年限和经验的不同，数据开发工程师的等级也可以划分为以下几个层次：- 初级：1-3年左右，年薪18万左右。
- 中级：3-5年，年薪28万左右。
- 高级：5-8年，年薪40万左右。
- 架构师：8-10年，年薪55万左右。
- 首席数据官：5-8年，年薪85万左右。
需要注意的是，以上等级划分并不是绝对的，实际的等级和薪资水平可能因公司、行业、地域等因素而有所不同。
大数据技术主要就业方向及前景怎么样
大数据技术主要就业方向及前景分析一、大数据技术的就业方向在当今数字化时代，大数据技术已成为各行各业的重要工具，大数据技术的就业方向主要可以分为以下几个方面：1.大数据分析师：大数据分析师负责利用各种统计和分析工具来分析数据，发现数据之间的关联，从而为企业和组织做出决策提供支持。
2.数据工程师：数据工程师负责构建和维护大数据平台，包括数据的收集、存储、处理和分析，在大数据处理方面具有较强的技术实力和工程能力。
3.数据科学家：数据科学家是对数据进行深入研究和分析的专家，通过建立模型和算法来解决实际问题，为企业和组织提供关键的数据洞察和预测。
4.业务智能分析师：业务智能分析师关注如何将数据转化为商业洞察和行动计划，通过挖掘数据背后的价值来帮助企业制定发展战略。
二、大数据技术就业前景展望1.市场需求广泛：随着互联网和物联网的快速发展，各行各业都在积累越来越多的数据，对于数据分析和处理的需求也越来越迫切，大数据技术的专业人才将大有用武之地。
2.薪酬待遇优厚：大数据技术从业人员的薪酬水平一直处于较高水平，尤其是在技术娴熟、经验丰富的从业人员，薪酬水平更是可观。
3.行业发展稳健：大数据技术作为一个新兴的技术领域，其发展速度迅猛，而且应用领域也越来越广泛，未来的发展前景十分可观。
4.学习门槛较低：相比于其他技术领域，大数据技术的学习门槛相对较低，只要掌握特定的技术和工具，对于求职者来说更容易进入这个领域。
在未来的数年内，大数据技术必将持续火热，带动相关行业的发展，对于具备相关技能和经验的人才来说，就业前景一片光明。
以上是大数据技术主要就业方向及前景的分析，希望对您有所帮助。
大数据技术就业方向和发展前景
大数据技术就业方向和发展前景一、大数据技术的就业方向大数据技术是当今社会十分热门的领域之一，它在各行各业都有广泛的应用，并且随着信息时代的不断发展，对于大数据的需求也越来越大。
因此，从事大数据技术的人员有着广阔的就业前景。
1.大数据分析师：作为数据分析领域的专家，大数据分析师通过对数据进行深入分析，提炼有价值的信息，帮助企业制定决策，推动业务发展。
2.大数据工程师：负责搭建和维护大数据平台，设计数据处理流程，确保数据的高效存储和处理，保障数据的安全和稳定。
3.数据科学家：通过应用统计学、机器学习等技术，解决复杂的数据分析问题，挖掘数据背后的规律，为企业提供决策支持。
4.数据挖掘工程师：利用各种数据挖掘算法和技术，从海量数据中发掘隐藏的信息，帮助企业发现商机，提高运营效率。
5.大数据架构师：设计大数据系统的整体架构，搭建高可用、高性能的分布式系统，保证数据的准确性和完整性。
以上仅是大数据技术领域的一部分岗位方向，随着大数据技术的不断发展，未来必定会涌现更多新的就业方向。
二、大数据技术的发展前景1.广阔的市场需求：随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，各行业对于大数据的需求急剧增加，大数据技术人才将持续短缺，市场前景广阔。
2.高薪水待遇：大数据技术是当前热门的IT技术之一，相关人才稀缺，因此大数据从业者在薪资方面拥有明显的竞争优势，发展空间巨大。
3.行业应用广泛：大数据技术涉及的行业广泛，不仅包括互联网、金融、医疗、零售等传统行业，也涉及到新兴的智能制造、智慧城市等领域，具有良好的跨行业发展前景。
4.技术不断创新：随着人工智能、云计算等新兴技术的不断发展，大数据技术也在不断创新，未来将会涌现更多的技术和应用场景，为从业者提供更广阔的发展平台。
综上所述，大数据技术作为当前IT领域的一个热门方向，具有广阔的就业前景和发展空间，对于有志于从事大数据技术的人来说，抓住机遇，不断学习和提升自己的技能，必将迎来更加美好的职业生涯。
大数据技术就业方向和发展前景分析报告
大数据技术就业方向和发展前景分析报告大数据技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色，其在各个行业的应用越发广泛，带动了大数据相关就业岗位的增长。
本文将对大数据技术在就业方向和发展前景方面进行深入分析，探讨未来大数据领域的发展趋势和挑战。
大数据技术就业方向数据分析师数据分析师是大数据领域中最为炙手可热的职业之一。
数据分析师负责收集、处理和分析大量数据，为企业提供决策支持。
优秀的数据分析师需要具备数据处理和建模能力，能够从海量数据中提炼出有价值的信息，为企业创造商业价值。
数据工程师数据工程师主要负责搭建和维护大数据处理平台，保障数据的高效存储和处理。
数据工程师需要熟练掌握大数据技术工具，具备良好的编程能力和系统架构设计能力，能够为企业构建可靠的数据基础设施。
人工智能工程师人工智能工程师是大数据领域中涵盖范围最广的职业之一。
人工智能工程师主要负责研发和应用机器学习、深度学习等技术，构建智能系统。
人工智能工程师需要具备扎实的数学和编程基础，能够不断创新，让机器具备人类智能。
大数据技术发展前景随着科技的不断发展，大数据技术将会呈现以下几个发展趋势：1.数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据泄露和隐私泄露等安全问题日益凸显，数据安全与隐私保护将成为大数据技术面临的重要挑战和发展方向。
2.人工智能与大数据融合：人工智能技术和大数据技术的融合将会为各行业带来更多创新和提升。
未来，人工智能将更多地依赖于大数据技术，实现更加智能化的应用。
3.行业领域深耕：大数据技术将会在金融、医疗、智慧城市等领域得到更广泛的应用，推动各行业的数字化转型和升级。
综上所述，大数据技术在就业方向和发展前景方面都呈现出积极的态势。
随着社会对数据的需求不断增长，大数据技术将会成为未来最为热门的职业之一，为个人提供广阔的就业前景和发展空间。
大数据技术就业方向及前景
大数据技术就业方向及前景在当前数字化时代，大数据技术已经成为信息化领域的核心驱动力之一。
随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展，数据量呈几何级增长，如何高效地管理、分析和利用这些海量数据成为各行各业共同关心的问题。
在这样的背景下，大数据技术人才的需求也越来越旺盛，大数据技术就业前景愈发广阔。
大数据技术就业方向1.数据分析师：数据分析师是负责挖掘、分析数据并为企业提供决策支持的专业人才。
他们需要熟练掌握数据处理工具和技术，具备数据清洗、数据建模、可视化等能力。
2.大数据工程师：大数据工程师主要负责设计和开发大数据处理系统，搭建数据仓库、数据平台，并负责系统的维护和优化。
3.数据科学家：数据科学家是将数学、统计学和计算机科学知识结合起来，通过深度分析数据来为企业提供实时决策支持和业务洞察。
4.数据治理专家：数据治理专家是保障数据质量和安全的重要一环，他们需要负责数据隐私、合规性等方面的工作。
大数据技术就业前景大数据技术就业前景非常乐观，主要体现在以下几个方面：1.行业需求持续增长：各行各业对数据的需求日益增长，金融、电商、医疗等行业都需要大数据技术人才来进行数据分析和挖掘。
2.薪酬待遇优厚：大数据技术人才相对稀缺，薪酬水平较高。
据统计，大数据工程师、数据科学家等岗位的薪酬普遍高于平均水平。
3.发展空间广阔：大数据技术不断创新，涉及的领域也越来越广泛，未来发展空间巨大。
同时，大数据技术人才也可以向管理层发展，担任数据部门负责人等高级职位。
综上所述，大数据技术是当前热门的就业方向之一，具有广阔的就业前景。
希望有兴趣的同学可以深入学习大数据技术，抓住这一发展机遇。
大数据技术主要就业方向及前景
大数据技术主要就业方向及前景在当今数字化时代，大数据技术已经成为各行各业关注的焦点。
随着互联网的迅猛发展，全球每天都会产生海量的数据，如何处理和分析这些数据，对企业决策和发展至关重要。
在大数据技术领域，就业前景广阔，下面我们将重点探讨大数据技术的主要就业方向及前景。
1. 大数据分析师大数据分析师是大数据领域中的关键职位之一。
他们负责利用各种技术和工具来解析海量数据，从中发现有价值的信息，并为企业提供决策支持。
大数据分析师需要具备数据挖掘、统计分析、机器学习等技能，熟练运用数据分析工具如Python、R等。
随着企业对数据分析需求的增加，大数据分析师的就业前景非常乐观。
2. 大数据架构师大数据架构师是负责设计和搭建大数据系统架构的专业人才。
他们需要了解各种大数据技术的特点和优势，根据企业实际需求设计相应的架构方案。
大数据架构师需要熟悉Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理框架，具备扎实的编码和系统设计能力。
大数据架构师是大型互联网企业和科技公司中备受追捧的职业之一。
3. 大数据工程师大数据工程师是大数据技术领域中的重要从业人员，他们负责处理和管理大数据系统。
大数据工程师需要掌握各种数据处理技术，保证数据的高效处理和分析。
拥有良好的编码和沟通能力，熟悉分布式系统等知识是成为一名优秀的大数据工程师的关键。
随着大数据应用的不断普及，大数据工程师的就业市场需求量也在逐渐增加。
4. 数据科学家数据科学家是大数据领域中的高级职位，他们负责运用统计学、机器学习等技术，深入挖掘数据背后的规律和洞见。
数据科学家需要对数据敏感，具备数据分析、数据处理等方面的专业知识。
科技公司、金融机构等领域对数据科学家的需求量较大，是一个备受瞩目的就业方向。
结语大数据技术在未来将会持续保持高速发展，相关职位的需求也会继续增加。
作为一名从业人员，不仅需要具备扎实的技术功底，还需要不断学习和进步，紧跟行业的最新发展趋势。
大数据技术的主要就业方向包括大数据分析师、大数据架构师、大数据工程师、数据科学家等，每个方向都有其独特的发展前景。
大数据技术与应用专业就业前景方向
大数据技术与应用专业就业前景方向大数据技术与应用专业主要学数据库基础、JAVA基础、Oracle数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android技术。
大数据技术与应用专业就业前景宽敞。
下面我给大家带来大数据技术与应用专业就业前景，期望大家宠爱!大数据技术与应用专业就业前景着国家渐渐的重视大数据，政府逐步扶持大数据，大数据在企业中快速进展。
将来五年内，中国需要200万数据人才，但目前只有约50万人。
到_年，企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的进展，从而我国需要更多的数据人才。
总结来说，大数据方向的就业需求是很大的并且大数据人才的薪资也是格外高的。
有权威数据显示，一个只有些许工作经验的大数据工程师的月薪都在万元以上，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在50-80万之间，而更顶尖的大数据技术人才年薪轻松过百万。
而且更重要的是，在一家互联网公司大数据技术工程师的薪酬要高于其他职位的20%-30%。
就业前景格外宽敞。
大数据专业就业方向是什么从近几年招聘状况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
1、大数据开发方向。
所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。
所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向。
对应岗位：大数据运维工程师;三个方向中，大数据开发是基础。
以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
大数据就业前景好不好大数据的行业已经大面积掩盖，纵观将来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景格外乐观。
大数据工程师(数据分析岗)
大数据工程师(数据分析岗)大数据工程师(数据分析岗)引言概述：随着信息时代的到来，大数据分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
作为大数据领域中的一种职业，大数据工程师(数据分析岗)在数据处理和分析方面发挥着关键作用。
本文将详细介绍大数据工程师(数据分析岗)的职责、技能要求、工作环境等方面的内容。
一、职责：1.1 数据处理：大数据工程师需要负责收集、清洗、处理大量的数据，确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据分析：通过分析大数据，发现数据之间的关联性和趋势，为企业提供决策支持。
1.3 数据可视化：将数据以图表、报告等形式呈现，帮助非技术人员更好地理解数据分析结果。
二、技能要求：2.1 编程能力：熟练掌握SQL、Python、R等编程语言，能够编写复杂的数据处理和分析程序。
2.2 数据处理能力：具备处理大规模数据的能力，熟悉Hadoop、Spark等大数据处理工具。
2.3 统计分析能力：熟悉统计学理论和方法，能够运用统计分析工具进行数据分析。
三、工作环境：3.1 跨行业应用：大数据工程师在金融、电商、医疗等各行各业都有需求，可以选择适合自己兴趣的行业。
3.2 团队合作：大数据工程师通常需要与数据科学家、业务分析师等团队成员合作，共同完成数据分析项目。
3.3 挑战与机遇并存：大数据领域发展迅速，大数据工程师需要不断学习新技术和方法，面临挑战的同时也有更多的发展机会。
四、发展前景：4.1 需求增长：随着大数据技术的普及和应用，大数据工程师的需求量不断增加。
4.2 薪资待遇：大数据工程师是当前热门职业之一，薪资水平较高，发展空间广阔。
4.3 转型机会：大数据工程师在职业发展中有很多转型的机会，可以向数据科学家、数据架构师等方向发展。
五、总结：作为大数据领域中的重要职业之一，大数据工程师(数据分析岗)在数据处理、分析和可视化方面发挥着关键作用。
具备编程、数据处理和统计分析等技能的大数据工程师将会在未来的发展中获得更多的机会和挑战，为企业的发展和决策提供有力支持。
大数据分析师的薪资待遇和职业发展前景
大数据分析师的薪资待遇和职业发展前景大数据分析师是当前互联网行业中备受瞩目的热门职业之一。
随着大数据时代的到来，大数据分析师的重要性和需求不断增加。
本文将重点探讨大数据分析师的薪资待遇和职业发展前景。
一、行业背景与需求随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的核心竞争力。
大量的数据流经各个领域，传统的数据分析方法已经无法满足对数据挖掘、模式识别等需求。
因此，企业纷纷转向大数据分析师以获取更准确、全面的数据分析结果。
二、大数据分析师薪资待遇作为一个热门职业，大数据分析师的薪资水平相对较高。
根据行业调研报告显示，大数据分析师的平均年薪在30万—50万元之间，而一些知名互联网公司甚至能提供超过50万元的高薪。
此外，大数据分析师还可享受到丰厚的绩效奖金和股权激励等福利。
由于大数据分析师的专业性和稀缺性，其高薪水并非来自于一开始就有的。
一名大数据分析师通常需要具备扎实的技术基础、深厚的统计学知识以及良好的逻辑思维能力。
除了纯技术层面的要求，他们还需要不断学习最新的技术和工具，保持自身的竞争力。
三、大数据分析师职业发展前景随着大数据时代的到来，大数据分析师的职业发展前景广阔。
目前大数据分析市场供求失衡，人才缺口较大，因此大数据分析师的就业前景非常乐观。
据统计，未来几年内，全球将会有数百万个大数据相关岗位需要填补。
此外，大数据分析师的职位晋升空间也非常广阔。
一般来说，从初级大数据分析师到中级，再到高级大数据分析师，都需要一定的经验积累和技术能力的提升。
从高级大数据分析师之后，还有数据科学家、数据架构师、数据挖掘专家等更高级别的职位可供发展。
四、如何成为一名优秀的大数据分析师要成为一名优秀的大数据分析师，需要具备以下几个方面的能力和素质：1. 扎实的技术基础：熟悉各类数据分析软件和编程语言，如Python、R、SQL等。
2. 统计学知识：了解统计学的基本原理和方法，具备良好的数据分析能力。
3. 业务理解能力：深入了解相关行业的业务知识，能够与行业之间的数据进行有效结合和应用。
大数据专业就业前景
大数据专业就业前景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为一个热门领域，吸引了众多专业人士的关注。
大数据专业就业前景广阔，涉及的行业众多，包括金融、医疗、教育、政府、零售等。
以下是对大数据专业就业前景的详细分析。
首先，大数据专业毕业生可以从事数据分析师的职位。
数据分析师负责收集、处理和分析大量数据，以帮助企业做出更明智的决策。
他们需要具备强大的数据处理能力、统计分析技能以及对业务流程的深刻理解。
数据分析师在企业中扮演着至关重要的角色，因为企业需要通过数据分析来优化运营、提高效率、降低成本并增加收入。
其次，大数据工程师是另一个热门职位。
大数据工程师负责设计、开发和维护大数据系统，确保数据的高效存储、处理和分析。
他们需要精通各种大数据技术和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
大数据工程师在数据驱动的公司中非常受欢迎，因为这些公司依赖于大数据技术来支持其业务运营和创新。
此外，大数据科学家是大数据领域中的高级职位。
大数据科学家专注于使用高级统计方法和机器学习算法来从大量数据中提取有价值的信息和洞察。
他们通常需要具备深厚的数学、统计和编程背景。
大数据科学家在金融、医疗和科研等领域尤其受到重视，因为他们能够帮助企业发现新的商业模式、提高医疗诊断的准确性或推动科学发现。
随着大数据在各行各业的广泛应用，数据可视化专家的需求也在增加。
数据可视化专家负责将复杂的数据转换为直观的图表和图形，使非技术用户能够轻松理解数据的含义。
他们需要具备良好的设计感和创意思维，以及熟练使用数据可视化工具的能力。
最后，大数据领域的教育和培训也提供了就业机会。
随着越来越多的人希望进入大数据行业，对大数据教育和培训的需求也在不断增长。
数据科学讲师和培训师可以帮助学生和专业人士掌握大数据技能，为他们在这一领域的职业生涯打下坚实的基础。
综上所述，大数据专业的就业前景十分光明。
随着数据量的不断增长和数据分析技术的进步，大数据专业毕业生将面临更多的职业机会和挑战。
成为一名大数据工程师的职业生涯规划
成为一名大数据工程师的职业生涯规划在当今数字化和信息化的时代，大数据技术的兴起和应用广泛，使得大数据工程师成为了一个备受追捧的职业。
作为一名大数据工程师，不仅需要具备扎实的技术基础，还需要有一定的职业生涯规划和发展方向。
本文将介绍成为一名大数据工程师的职业生涯规划，帮助有志于从事该职业的人了解行业趋势、技能要求以及个人发展路径。
一、行业趋势和就业前景在信息化时代，大数据已经成为各行各业的核心资源，人工智能、物联网、云计算等技术的发展，催生了大量数据的产生和应用需求。
因此，大数据工程师的需求也迅速增长。
根据相关数据显示，大数据工程师是目前市场上的紧缺人才之一，并且薪资待遇也比较丰厚。
二、技能要求和学习路径作为一名合格的大数据工程师，需要具备以下几方面的技能和知识：1. 编程语言和工具：熟悉Java、Python等编程语言，具备良好的编程能力。
同时，掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架和工具，能够熟练使用这些工具进行数据处理和分析。
2. 数据库和数据仓库：理解数据库的基本原理，熟悉SQL语言和常用数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。
此外，了解数据仓库的设计和建模，具备数据清洗、整合和转换的能力。
3. 数据分析和建模：具备数据分析和统计的基础知识，能够运用机器学习和数据挖掘算法进行数据建模和预测。
同时，了解数据可视化的技术和工具，能够将复杂的数据转化为可视化的图表和报表。
4. 分布式系统和云计算：了解分布式系统的原理和架构，熟悉云计算的概念和应用。
能够搭建和管理分布式计算环境，对于云平台和大规模集群有一定的实践经验。
5. 信息安全和隐私保护：了解信息安全的基本概念和技术，具备数据安全和隐私保护意识。
在处理大数据过程中，要注意数据的合规性和风险防范。
学习路径上，可以选择大数据相关的专业进行学习，如计算机科学、软件工程、数据科学等。
此外，还可以参加相关的培训和认证课程，掌握具体的技术和工具。
数据科学与大数据技术的就业前景及报考指南
数据科学与大数据技术的就业前景及报考指南数据科学与大数据技术作为当今科技领域的前沿学科，其就业前景和报考指南备受关注。
本文将从数据科学与大数据技术的就业前景、报考指南以及相关建议三个方面进行详细阐述。
一、数据科学与大数据技术的就业前景1. 行业需求随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展，数据科学与大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。
政府部门、金融机构、互联网企业、制造业等领域对数据科学和大数据技术人才的需求日益增长。
据相关数据显示，我国大数据专业毕业生每年的人数仅有几百人，远远不满足市场人才需求。
因此，数据科学与大数据技术专业毕业生在就业市场上具有较高的竞争力。
2. 职业岗位数据科学与大数据技术专业毕业生可以在以下岗位找到就业机会：（1）数据分析师：负责对海量数据进行挖掘、分析和解读，为企业决策提供数据支持。
（2）大数据开发工程师：负责构建和维护大数据平台，实现数据的采集、存储、处理和分析。
（3）数据产品经理：负责数据产品的规划、设计和运营，推动数据驱动的产品创新。
（4）数据可视化工程师：负责将数据分析结果通过可视化手段呈现，提高数据的可读性和传播效果。
（5）数据科学家：负责运用机器学习、深度学习等方法，解决复杂的数据问题，推动业务创新。
3. 薪资待遇数据科学与大数据技术专业毕业生在就业市场上的薪资待遇较高。
根据招聘网站数据，大数据分析师、数据开发工程师等岗位的薪资普遍在10000元以上。
在一线城市和热门行业，优秀数据科学家的年薪可达50万元以上。
二、报考指南1. 选择院校在选择报考数据科学与大数据技术专业时，首先要关注院校的师资力量、科研水平和教学质量。
建议选择具有硕士、博士培养能力的院校，这些院校在数据科学与大数据技术领域的研究和教学更具优势。
此外，可以关注院校与企业合作情况，选择与企业合作紧密的院校，有利于学生实习和就业。
2. 了解专业课程在报考前，要详细了解专业课程设置，确保所报考的专业涵盖数据挖掘、机器学习、大数据技术等相关课程。
大数据就业方向及前景分析报告
大数据就业方向及前景分析报告1. 背景介绍随着信息技术的不断发展，大数据已成为当今社会发展的重要驱动力之一。
大数据技术的飞速发展，也为大数据行业的就业提供了广阔的空间。
本报告旨在分析当前大数据行业的就业方向及未来的前景，为求职者和从业者提供参考。
2. 大数据就业方向分析2.1 数据分析师数据分析师作为大数据行业中的重要岗位，主要负责数据的收集、处理和分析工作。
随着企业对数据驱动决策的需求增加，数据分析师的就业前景愈发看好，尤其在金融、电商、医疗等行业有着广阔的发展空间。
2.2 大数据工程师大数据工程师主要负责搭建、维护和优化大数据系统，具备扎实的编程基础和数据处理能力。
随着大数据技术的不断更新和发展，大数据工程师的就业需求也在不断增加，在互联网企业和科技公司尤为抢手。
2.3 人工智能工程师人工智能是大数据行业的重要应用领域之一，人工智能工程师主要负责开发和实现智能算法及模型。
随着人工智能技术的不断创新，人工智能工程师的就业前景日益广阔，涉及领域包括自然语言处理、机器学习、图像识别等。
3. 大数据就业前景分析3.1 行业需求持续增长随着大数据技术在各行业的应用不断深化，对数据人才的需求也在不断增加。
大数据行业具有较大的发展空间，未来几年内仍然将保持稳健增长态势。
3.2 薪资水平持续向上随着大数据人才的稀缺性和需求持续增长，大数据相关职位的薪资水平也呈现出持续上涨的趋势。
在大数据行业具有一定工作经验和专业技能的人才往往能够获得令人满意的薪酬回报。
3.3 技术更新换代迅速大数据技术更新换代较快，要求从业者不断学习和提升自身技能，保持与行业发展同步。
未来大数据行业将更加注重人才的综合素质和创新能力，对于有持续学习意识的从业者更具吸引力。
4. 结语综上所述，大数据行业作为当今信息技术领域的热门行业之一，其就业方向多样，前景广阔。
对于求职者而言，除了掌握专业知识和技能外，不断学习和适应行业变化也至关重要。
相信在大数据行业的蓬勃发展下，有志于此的人才必将迎来更加美好的职业前景。
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大数据工程师职业发展以及薪酬一览大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。
而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。
更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。
”领英(LinkedIn)中国商务分析及战略总监王昱尧对记者说。
于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。
正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
王尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。
这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。
已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。
“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。
”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。
学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。
目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。
”颜莉萍说。
因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
本文采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。
A 大数据工程师做什么?用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。
大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。
第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。
最后是应用，把数据可视化等。
”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。
通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。
比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。
通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。
”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。
下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。
“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。
那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
”薛贵荣说。
在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。
已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。
以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤?找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。
在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。
“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。
”薛贵荣说。
一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
B 需要具备的能力数学及统计学相关的背景就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。
沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。
“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。
”沈志勇说。
计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。
“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。
”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。
即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
对特定应用领域或行业的知识在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。
又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。
”C 大数据工程师的职业发展如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。
因此很多企业会通过内部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。
“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。
”颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。
根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。
”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。
有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。
“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。
”颜莉萍说。
另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
在了解以上信息之后，你应该对大数据工程师工作内容和职业规划有一定的了解，那么小编为你推荐大数据相关职业的薪酬具体是多少？大数据人才市场薪酬报告(2015一季度)2015年3月,白宫经任命DJ Patil作为全国第一个首席数据科学家。