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大数据时代的职业机遇

2017年，大数据从理论转向实际应用；2018年，中低端IT工程师加速向大数据转型，企业对大数据人才的需求迅速升温。因此，对于希望从事IT行业的初学者而言，选择学习大数据技术是一个明智且符合市场需求的选择。

当前，大数据领域的主要就业方向包括数据分析、系统研发和应用开发三类。具体岗位如大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和大数据分析师等。

对于求职者来说，大数据只是他们职业生涯中的一个方向，而具体的工作岗位则决定了他们将从事的具体任务。大数据从业者可以根据自己的技能和兴趣选择合适的大数据相关岗位。

以下是与大数据相关的十个热门岗位：

1. ETL开发

企业数据种类和来源日益增多，整合和处理数据变得更加复杂，因此需要具备数据整合能力的人才。ETL开发人员正是在这种需求下应运而生的。在大数据初期阶段，Hadoop曾被视为“穷人的ETL”。

2. Hadoop开发

随着数据量的增加，传统BI的成本过高，而Hadoop因其低成本的数据处理能力受到企业青睐。掌握Hadoop技术已成为大数据人才的必备技能。

3. 数据可视化工具开发

数据可视化开发是指利用可视化工具的图形用户界面进行操作，从而生成相关应用程序。这项技术在过去属于商业智能开发者的一部分，但如今已发展成为一项独立的技能和岗位。

4. 信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热度。信息架构师需要具备定义和归档关键元素的能力，以最高效地管理和利用数据。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

5. 数据仓库研究

为了方便企业决策，数据仓库研究岗位旨在创建战略性的数据集合，为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监控时间、成本、质量和控制。

6. OLAP开发

OLAP（在线联机分析处理）开发者负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

7. 数据科学研究

数据科学家是一个新兴的职业，他们能够将企业的数据和技术转化为商业价值。随着数据科学的发展，越来越多的实际工作将直接针对数据展开，这将促进人类对数据的理解以及对自然和行为的认识。

8. 数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者的工作有时类似于数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来表现。

9. 企业数据管理

企业要想提升数据质量，必须进行数据管理，并设立数据管家职位。该职位的人员需利用各种技术工具汇集大量数据，并清洗和规范数据，将其导入数据仓库中，形成可用版本。

10. 数据安全管理

数据安全岗位主要负责企业内部大型服务器、存储设备的安全管理，以及网络和信息安全项目的规划、设计和实施。

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