大數(shù)據(jù)專業(yè)未來的就業(yè)方向有哪些？[黑馬程序員]

目前大數(shù)據(jù)是一個十分熱門的行業(yè)。一個行業(yè)的興起必定會衍生出相對應的崗位。本篇文章給大家總結下學習大數(shù)據(jù)后未來可以就業(yè)的方向，給大家提供參考。

在數(shù)據(jù)驅動的未來，大數(shù)據(jù)人才市場勢必會越來越大，而現(xiàn)在僅僅是大數(shù)據(jù)起步的初級階段，我們也能深刻感受到，現(xiàn)在入行正是恰逢其時。

從企業(yè)方面來說，大數(shù)據(jù)人才大致可以分為產(chǎn)品和市場分析、安全和風險分析以及商業(yè)智能三大領域。產(chǎn)品分析是指通過算法來測試新產(chǎn)品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數(shù)據(jù)科學家們知道需要收集哪些數(shù)據(jù)、如何進行快速分析，并最終通過分析信息來有效遏制網(wǎng)絡入侵或抓住網(wǎng)絡罪犯。

下面這篇文章就是給大家分析下學習大數(shù)據(jù)專業(yè)后未來的就業(yè)方向:

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)，轉換并導入數(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、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(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。

目前，ETL行業(yè)相對成熟，相關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及相關的廉價數(shù)據(jù)處理技術如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長。如今具備Hadoop框架經(jīng)驗的技術人員是最搶手的大數(shù)據(jù)人才。

三、可視化(前端展現(xiàn))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)。

可視化開發(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、信息架構開發(fā)

大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務知識和數(shù)據(jù)建模等。

五、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)務智能來指導業(yè)務流程改進和監(jiān)視時間、成本、質量和控制。

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。

六、OLAP開發(fā)

隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展和應用，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雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關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)從關系型或非關系型數(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，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學研究

數(shù)據(jù)科學家的主要工作總的來說主要包含四個方面，分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫的構建以及維護、按要求清理以及分離數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化以及一些分析工作。數(shù)據(jù)科學家需要的技能有SAS/R/類似工具，Python，Hadoop，SQL，重構數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學家可從事的領域有數(shù)據(jù)庫構建和管理。搜索引擎、廣告、自適應算法、AI系統(tǒng).

八、數(shù)據(jù)預測(數(shù)據(jù)挖掘)分析

營銷部門經(jīng)常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發(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)的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質量必須考慮進行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個可用的版本。然后，通過報表和分析技術，數(shù)據(jù)被切片、切塊，并交付給成千上萬的人。擔當數(shù)據(jù)管家的人，需要保證市場數(shù)據(jù)的完整性，準確性，唯一性，真實性和不冗余。

十、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)部大型服務器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡、信息安全項目進行規(guī)劃、設計和實施。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。

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