大数据软件开发管理岗位 大数据软件开发管理岗位职责

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据软件开发管理岗位的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据软件开发管理岗位的解答，让我们一起看看吧。

大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？

大数据发展趋势一路向好，尤其是在实现落地之后，大数据在各个行业的应用，开始快速扩展，行业人才需求也由此开始增长。大数据处理的流程，从数据获取、到存储、计算、分析、展现等各个环节，都需要专业的技术支持，对应到不同的岗位，各个岗位共同组成一个完整的数据团队。

大数据工作岗位及技能要求

1、大数据项目经理

工作内容：项目需求、进度、质量、成本管理。

岗位要求：有IT项目管理经验，尤其是数据项目的实施经验。

2、大数据开发工程师

工作内容：主要是基于Hadoop、Spark等平台上面进行开发，各种开源技术框架平台很多，需要看企业实际的选择是什么，但目前Hadoop、Spark仍然占据广大市场。

岗位要求：精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。

3、大数据产品经理

工作内容：大数据相关产品规划设计，需要与需求部门及技术部门沟通协调。

在“大数据”出现之前，对于大量的数据一般称为“海量数据”或“大规模数据”。而“大数据”不仅指规模庞大的数据对象，还包括对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用的三者统一。

“大数据”首先是指数据体量大；其次“大数据”数据类别大，数据的种类和格式多，不仅有结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。“大数据”还要求数据处理速度快。此外，“大数据”数据的真实性高，

并没有限制“大数据”可以做什么不可以做什么。在目前和可预见的不远的将来，大数据可以应用在以下几个方面：

1. 决策分析。通过以前和现在的数据对可能发生的事情进行预测并提出行动建议。

2. 在未知因素间寻找关联性。用“大数据”来分析不想管的数据间是否有关联性，这种关联性造成的影响。

3. 数据挖掘。

总之，有了大量的数据，通过有效的方法利用这些数据，从而得出有用的结果。这就是“大数据”的用处。

大数据是IT行业的专业数据，目前被大家片面的理解为“很多很多的数据”，这是一个错误的认知！

大数据是人工智能时代的基础特点之一，根据《大数据时代》一书介绍，大数据需要具备以下五个特点：

大数据之所以被称之为“大”，主要是指数量比较大。只有数据体量达到PB级别以上，才能被称为大数据。我们日常听到的部分企业建个数据库，收集了几个GB的图像或用户信息，就称为大数据，要知道1PB=1024TB=1024*1024GB，也就是说，这些企业建设的数据量，很多连大数据的零头都算不上！

从以上几个特点，我们可初步分析出大数据的应用场景，然后再从应用场景去分析大数据主要涉及的内容和在这些应用场景中的岗位有那些。

场景1、大数据量的交易。如互联网行业的大型电商平台，需要通过交易大数据进行客户行为分析、商品广告分析等；

场景2、大数据量加工。如供应链、生产过程优化、生产计划等；

场景3、服务智能分析。人类衣食住行方面的服务场景非常多，如：娱乐、城市出行、服装、餐饮等，对这些数据进行综合清洗，从人的维度、货的维度、交易的维度来进行分析，可提升服务价值和优化服务方向；

场景4、科技智能化处理。如生物技术、基因技术、医疗技术等科技领域，会产生大数据了的基础数据，通过对基础数据的解读和处理，来提升生命科技的研究；

其他场景还可根据不同的行业做细分，此处不一一列举，感兴趣的读者可通过下面的大数据应用矩阵图进行分析：

从上面的应用场景，我们不难看出和大数据相关的一些岗位：

大数据一词起源于apache旗下的一款开源组件hadoop（该组件可用于存储结构化与半结构化数据并进行离线批处理）。目前，业界对大数据并没有明确的定义，一般是从大数据的‘4V’特征进行阐述，即volume（大体量）、variaty（多样性）、velocity（及时性）及value（价值密度低）。

大数据设计的内容比较广泛，包括大数据存储、大数据实时/离线计算、大数据分析等。经过十几年的发展，大数据已经形成一套涵盖各种应用的大数据生态圈，具体包含数十种组件。其中，与大数据存储相关的组件有HDFS（分布式文件系统）、hive（数据仓库）、HBase（大数据列式存储）等；与大数据计算相关的组件有mapreduce（第一代离线批处理计算框架）、spark（基于内存的计算框架，可用于离线或实时计算）、Flink（流式计算）等；与大数据分析相关的组件有spark ml（spark机器学习算法库）、tensorflow（分布式深度学习框架）等。此外，还包括yarn（资源调度）、oozie（工作流）、kafka（消息队列）等就不一一介绍了。

目前，大数据相关的岗位可以粗略地分为大数据开发与大数据分析两种。其中，大数据开发主要是负责搭建并维护大数据集群，并对相关组件进行二次开发以适应公司的具体业务；大数据分析主要是在大数据集群上实现相关的机器学习或深度学习算法，挖掘相关的信息，辅助决策。

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，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。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据主要涉及的内容包括数据采集、存储、清洗、处理、分析、挖掘、可视化等方面。其中，数据采集是指从各种渠道获取数据，数据存储是指将采集到的数据存储到数据库或其他数据存储系统中，数据清洗是指对数据进行去重、去噪、过滤等处理，数据处理是指对数据进行格式化、转换、归约等操作，数据分析是指对数据进行统计、分析、建模等操作，数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有用的信息和模式，数据可视化是指将处理好的数据以图表、报表等形式呈现出来，便于人们理解和使用。

大数据涉及的岗位种类繁多，可以从事数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师、数据可视化专家、数据科学家等职业。具体职位要求和岗位职责因公司而异，但通常需要掌握数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Python等。同时，需要具备扎实的编程能力、数据分析能力、沟通能力和团队协作能力，以及对业务领域的深刻理解。

大数据的就业方向都有哪些？职业寿命如何？

大数据的概念太大了，从几个主要方向来描述下吧

一、硬件方面:

1.服务器架构的设计及研发

2.机房物理环境的监控及运维

3.网络设计及运维

4.远程控制系统的研发及运维

二、软件方面:

1.数据库系统的优化及运维

2.数据分析系统的研发及运维

3.数据采集平台的研发及运维

大数据分析已广泛应用于各个领域，无论是国家政府部门、企事业单位，大数据分析都是进行决策和制作决定的重要环节。各种应用于分析无处不在，已经处于风口行业，属于朝阳行业，可以说是前景很好，大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为企业决策层提供详细和准确的数据依据。有一些小伙伴想转行大数据，但是苦于纠结，犹豫，害怕就业前景不好，害怕行业发展前景不好，那今天小编就来给各位分析一下，大数据就业前景怎么样?

首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。

然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。

接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。

最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。

大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易!可以说，未来的大数据工作，就意味着高工资、稳定、广泛的职业使用度、优越感……

优就业目前推出全新的大数据课程，欢迎关注。

现在社会的各行各业都涉及到大数据，但是这些大数据又都和本行业的发展息息相关，并没有完全单纯的大数据。所以问大数据的酒业方向都有哪些？这个问题本身就有问题。

以本人10年来的从业经验来看，现在的大数据以前走的路就是，纸质资料——纸质资料电子化——电子化资料的流程化——流程化电子资料的数据化——数据化信息的关联信息展现——数据化信息的深度挖掘和利用——大数据的预测、分析、研判——（未来）基于大数据的AI化

那么，问大数据的就业方向都有哪些的同学，请问你确定哪个行业了吗？你了解你想要的去的那个行业了吗？你对那个行业的专业技术知识和数据产生的渠道、流转、关联、分析掌握了吗？最后，你学会在与AI的互助下，开展大数据研究、规划、设计了吗？

这是一个大学的象牙塔里面永远都学不到的，需要到社会的熔炉中来锻造、获取的知识和经验，所以，大学毕业后，选择了那个行业，就把自己当一只牛，放弃孔雀的傲娇，老老实实的再行业里面耕耘，等自己真正了解自己从事的行业，将大数据的知识活用与工作之中时，再来问最后一个问题——职业寿命如何

大数据工程师好做吗？

谢邀。

我尽量用简短的文字描述一下大数据开发工程师（其他岗位我不没做过，不清楚）的工作日常：

大致分为数据拉取、数据清洗、数据落地（数据建模）、数据计算（离线和实时计算）、数据可视化处理（报表、接口等）、算法特征提取。

数据为王、这个词你应该不会陌生。大部分公司都有自己领域的数据，数据的用法不会有什么区别。为产品服务，也就是为用户服务。

这个行业现状：

工资待遇还不错

工作强度较大（IT行业加班太正常不过了）

到此，以上就是小编对于大数据软件开发管理岗位的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据软件开发管理岗位的3点解答对大家有用。