第2期：大数据岗位有哪些

大家好，我是老王随聊，今天和大家讨论的话题——大数据岗位有哪些

目前大数据是一个非常有发展前景的岗位，在IT界薪资待遇也很高，很多人想从事这方面的工作，那下面我们谈谈大数据都有哪些岗位。

1、大数据有哪些应用领域——明确方向

2、大数据需要哪些技术——技能储备

这部分内容也是大数据群里同学们问的做多的问题。我在这个简单说明下，对于不同阶段的同学应该怎么如何去了解这部分内容。
*实习生*工作(23)****工作(4以上)*SQL(MySQL)中中*高****Java*高高高Python高高高Scala低低低Linux低中中Hadoop低中高Spark低中高Flink低中高Linux低中高*红色部分可二选一

3、大数据岗位有哪些——****自我定位

2.1 大数据开发工程师

很多工作都有这个岗位需求，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握编程技术有：Hadoop 、Spark、Flink等。数据库方面Mysql(必须掌握)、Hive、HBase、ClickHouse等数据库。另外Linux 常用命令的使用。最后，需要具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2.2 大数据分析师

大数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门；能用熟练使用Excel，当然有一定的SQL能力和编程能力更好。

2.3 数据挖掘工程师

数据挖掘主要是从海量数据中发现一些规律，这就需要一定的数学知识，比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C 。如果了解一定的大数据技术就更好了。

2.4 大数据可视化工程师

大数据可视化工程师需要依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案； 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例； 配合视觉设计人员完善可视化样例； 配合前端开发人员将样例组件化。

2.5 大数据测试工程师

测试工程师主要测试大数据应用程序的数据正确性、包括接口性能和功能测试。在大数据测试中，质量管理工程师（QA）使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理速度会非常快，所以它需要高水平的测试技能。比如需要了解批量、实时这些交互模式。