大數據專業的就業前景怎么樣呢 大數據專業就業前景怎么樣樣

大數據專業的就業前景怎么樣

　　大數據采集與管理專業是一個幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。下面是小編為你整理的大數據專業的就業前景，希望對你有幫助。

　　大數據人才稀缺

　　據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。

　　據職業社交平臺LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬于高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

　　根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

　　大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

　　在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

　　大數據專業人才就業薪資

　　1、基礎人才-數據分析師

　　北京數據分析平均工資： 10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。

　　數據分析師崗位職責

　　業務類別:技術

　　業務方向:數據分析

　　工作職責:

　　1. 根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設征信分析模型并優化，為公司征信運營決策、產品設計等方面提供數據支持;

　　2. 負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背后隱含的規律及對未來的預測;

　　3. 參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;

　　4. 整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持;

　　5. 獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的.把控;

　　6. 參與編寫項目相關文檔。

　　教育背景:

　　學歷：本科其它：

　　經驗要求:工作經驗：3-5年

　　任職要求:

　　1. 統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業本科或以上學歷;有扎實的數據統計和數據挖掘專業知識;

　　2. 熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟件(SAS、R、Python等的一種或多種)，能熟練使用SQL讀取數據;

　　3. 使用過 邏輯回歸、神經網絡、決策樹、聚類 等的一種或多種建模方法;

　　4. 3年以上數據分析工作經驗，征信從業背景人員優先;

　　5. 具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮;

　　6. 主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

　　能力素養:

　　良好的分析、歸納和總結能力，善于分析、解決實際問題; 主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

　　2、大數據開發工程師

　　北京大數據開發平均工資：30230/月。

　　大數據開發工程師/專家 崗位指責(引自 滴滴出行)：

　　職位描述：

　　1、構建分布式大數據服務平臺，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統;

　　2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量;

　　3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社區建設和代碼貢獻;

　　崗位要求：

　　1、計算機或相關專業本科以上學歷(3年以上工作經驗);

　　2、精通C++/Java/Scala程序開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境;

　　3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼;

　　4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力;

　　5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神;

　　6、對Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系統有深入使用和底層研究者加分;

　　3、Hadoop開發工程師

　　北京hadoop平均工資： 20130/月，取自 1734 份樣本。

　　Hadoop開發工程師崗位職責(引自新浪網)：

　　職位描述：

　　1.參與優化改進新浪集團數據平臺基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平臺改進，多維實時查詢分析系統的構建優化;

　　2.分布式機器學習算法在數據平臺的構建與優化(包括常見的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

　　3.深入源碼改進各種開源大數據項目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。

　　任職要求：

　　1.計算機或相關專業本科以上學歷;

　　2.熟悉Linux環境下開發，熟練掌握C++/Java/Scala等一種以上編程語言;

　　3.熟悉Hadoop生態系統相關項目，精通以下項目之一的源碼(Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin);

　　4.具備良好的學習能力、分析能力和解決問題的能力。

　　4、數據挖掘工程師

　　北京數據挖掘平均工資：21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%;

　　數據挖掘工程師招聘要求(引自螞蟻金服集團技術部)：

　　工作職責：

　　1、在分布式系統上進行數據計算、挖掘、和實現算法;

　　2、數據倉庫模型設計和建立;

　　3、數據梳理流程的實現和維護;

　　4、物流場景下的地址文本、空間屬性研究和分析。

　　任職資格：

　　1、本科以上學歷，有扎實的統計學，數據挖掘，機器學習，自然語言識別理論基礎，一種或幾種以上的實際使用經驗。

　　2、熟悉聚類、分類、回歸等機器學習算法和實現，對常見的核心算法和數據挖掘方法有透徹的理解和實際經驗。

　　3、深入理解Map-Reduce模型，對Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規模數據存儲于運算平臺有實踐經驗。

　　4、有扎實的計算機理論基礎，至少熟悉一種編程語言，Java優先。

　　5、有三年以上互聯網公司或者海量數據處理工作經驗，大數據挖掘、分析、建模經驗

　　5、算法工程師

　　北京算法工程師平均工資： 22640/月，取自 10176 份樣本。

　　算法工程師 招聘要求(引自美團點評數據平臺部)：

　　職位描述：

　　互聯網公司背景優先

　　A、廣告算法

　　崗位職責：

　　1.負責點擊率預估等主要廣告算法的技術選型;

　　2.負責核心算法的開發;

　　3.負責廣告大數據處理流程的建設及相關工具的研發;

　　4.負責廣告技術研究項目的推進與管理;

　　職位需求：

　　1.計算機或相關專業本科以上學歷，3年以上相關工作經驗;

　　2.熟練掌握一門開發語言;

　　3.有機器學習、數據挖掘相關知識;

　　4.在廣告、搜索、推薦等相關領域之一有技術研究工作經驗;

　　5.有較強的溝通協調能力;

　　B、推薦算法

　　職位描述：

　　1. 參與各個產品線的個性化推薦系統的研發;

　　2. 分析用戶行為數據，并設計合理的推薦算法模型及策略，并優化推薦排序;

　　3. 通過對用戶行為數據的挖掘，對用戶進行建模，精準刻畫用戶各種屬性;

　　職位要求：

　　1. 全日制本科及以上學歷，計算機相關專業;

　　2. 熟練掌握各類個性化推薦算法，并有開發個性化推薦系統的實際項目經驗;熟練掌握各類回歸及排序算法，能夠利用相關算法進行推薦排序的優化;

　　3. 熟練掌握分類、聚類、回歸、降維等經典機器學習算法和技術，能夠根據實際問題選擇合適的模型和算法并進行相應的開發;

　　4. 有較強的工程架構和開發能力，能夠實現支撐千萬級用戶和TB級用戶行為數據的推薦系統或算法;

　　5. 掌握python、matlab等腳本語言，熟悉各類數據挖掘工具(如weka、Mahout)，能夠快速建立模型并進行驗證;

　　C、算法工程師

　　崗位職責:

　　1、開發和優化用戶行為數據挖掘，文本分類和語義理解，社交網絡分析，網頁搜索，推薦系統等領域的特定算法

　　2、能夠很快學習和利用state-of-the-art的算法解決實際產品問題，提升產品用戶體驗

　　任職資格:

　　1、有一定的研究、實驗的能力，優秀的分析問題和解決問題的能力

　　2、理解自然語言處理、機器學習、網頁搜索，推薦系統，用戶數據分析和建模的基本概念和常用方法，有相關領域的實際項目研發或者實習經歷者優先。

　　3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或類Unix系統開發,有較強的編程能力。 能獨立實現線上算法模塊者優先。

　　4、對大數據處理平臺和工具有一定經驗者優先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

　　大數據專業將從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

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