admin 一、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。
二、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。
三、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。
四、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。
五、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。
六、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。
七、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。
八、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。
九、银行数据分析岗位？
1、承担数据提取、数据分析、数据挖掘等相关工作；
2、按时保质地完成数据处理的各项工作任务，确保数据输出质量和进度达到目标要求；
3、输出数据分析报告，给出运营建议，进行资产质量监控、模型监控；
任职资格:
1、本科及以上学历，金融、经济、会计、数学、统计、计算机等专业；
2、熟练掌握SQL基本操作，至少熟练使用一种机器学习的工具和框架（R,Python等）；
3、具有良好的逻辑思维能力和分析能力，能够基于对业务的深入理解，从数据中探查和解决问题，能独立出具分析报告；
4、具备良好的团队协作和沟通合作能力，对新技术有强烈求知欲；
5、具备一定金融行业经验
6、思想作风正派，能够严格遵守银行各项规章制度，服从安排，抗压能力强。
十、销管数据岗位职责？
负责日常数据播报，深入分析并解读业务数据，对各环节进行监控。
协助优化流程管理，推动业务发展，落地，及时了解一线销售团队动态，并形成反馈。
负责线下市场活动，物科的宣传策划。
负责业务系统产品相关的问题支持及需求收集，反馈。
