大数据正在改变全球商业运作方式。专家估计,到2020年底,将创造多达270万个与大数据和分析相关的职位。
随着对合格大数据人才需求的增加,所提供的薪水也在不断攀升。为了吸引最优秀的人才,令人垂涎的角色拥有高达六位数的薪水,这远远超出了市场标准。
以下是市场上10个最需要的大数据相关位置的列表:
大数据工程师
工作职责:
1)收集和存储大量的数据。
2)建立、测试和维护大规模的大数据体系结构,如数据库和数据处理系统。
3)参与设计大数据解决方案,通过接触基于Hadoop-MapReduce、Hive MongoDB或Cassandra的多种技术来实现。
与其他专家合作包括:
1)数据架构师-为公司确定最好的数据管理系统。
2)数据科学家-了解他们需要什么数据来进行分析。
3)负责数据库集成。
4)使用非结构化数据集,并将它们转换成干净的格式,适合分析。
数据架构师
工作职责:
负责组织的数据结构的所有方面,包括:
1)建模、结构优化、实施及维护。
2)研究企业的数据需求,并为每个部门/服务区域实施战略模型。
3)定期更新有关计划、发展和关注领域的管理。
数据仓库工程师
工作职责:
1)设计、开发和维护数据仓库和数据群集。
2)与涉及数据库操作的所有专家(开发人员、管理员和管理人员)协作,确保整个数据系统符合以下要求:
组织的战略目标也、组织数据结构的目标。
数据库工程师
工作职责:
专门用于存储和构造数据的技术。
任务可以包括:
1)数据库容量需求评估、数据库安装及配置;
2)数据库设计、数据迁移、监视数据库系统的性能;
3)确保数据安全、防止数据丢失(维护备份)、任何丢失数据的恢复;
4)与数据库开发人员协作,培训下属并引导用户以最佳方式使用数据库。
商业情报分析员
工作职责:
1)将数据转换成适于决策的可分析格式。
2)根据要求向管理层提供基于数据的洞察力。
3)研究数据的趋势以检索对业务运营至关重要的信息。
商业情报分析员应该精通分析和报告工具来执行日常任务。他或她也应该有多年的数据库查询和写存储过程的经验。预计OLAP和数据立方体技术的专业知识。
数据科学家
工作职责:
1)收集、分析、解释大型数据集:
明确指出企业可以改善业务的方式,确定企业可以在竞争对手方面取得优势的途径。
2)使用统计建模技术的数据挖掘包括:
聚类、决策树、回归,先前的类似能力的经验通常是这个角色的先决条件。
数据建模师
工作职责:
1)开发基于复杂业务数据的用户友好的计算机系统数据库。
2)与数据架构师协作,并使用理论、逻辑和物理数据模型来创建满足组织需求的数据库解决方案。
3)通过提高操作效率的设计模型:
减少数据冗余,提高数据系统兼容性以确保组织间数据的有效传输;
数据建模人员专门从事单个业务领域是很常见的。这使得理解和解释数据对于整个业务更加一致和稳健。
数据库开发人员
工作职责:
1)为开发项目识别正确的编程语言,确保新项目符合组织的数据管理规范。
2)通过理想接口连接数据库和数据库工具。
3)与数据库开发团队合作,为了获得数据库开发人员的工作经验,可以预期开发、数据分析和单元测试的经验。
数据库管理员(DBA)
使用理想的软件存储和清理数据,与IT安全团队合作,确保数据安全。
其他职责可以包括:
1)计划数据库容量、安装数据库系统、整个系统的配置;
2)数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理;
3)故障检修问题、数据备份、数据恢复。
数据分析员
工作职责:
1)整理、结构,并进行数据统计分析,使用数据回答与业务相关的问题。
基于技能水平,数据分析员可以:
与IT人员、数据科学家或管理人员合作,制定组织目标,从一级和二级数据源进行数据挖掘。
在数据分析中应用结构化统计工具。
与数据科学家相比,该角色所需的技能集可能较不先进。
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