大数据领域的岗位,分技术型和非技术型,非技术型的岗位太宽泛,不做讨论; 下面讨论的都是大数据领域中的技术型岗位;
大数据领域的技术型的岗位,主要有这么几种:
岗位技能侧重点:基于大数据各种组件(如spark、flink等)的数据处理程序开发,基于各种大数据查询系统(如hive、doris,sparksql,flinksql等)的报表统计sql开发; 主要开发语言是java和sql;当然,也可以会点scala、python等; 此岗位是纯正意义上的大数据工程师岗位
岗位技能侧重点:基于javaweb技术,为大量各类数据处理任务(就是上面的岗位的内容),提供统一的管理平台,操作平台; 此岗位其实更偏向javaweb工程师,但需要略懂大数据各类组件的一些基本知识
岗位技能侧重点:需要一些统计学理论基础(主要就是大学里面的概率统计课程的内容),然后熟悉excel,tableau等数据分析工具,利用这些工具,对大数据etl、数仓工程师所生产加工好的数据报表,进行更加归纳性的分析,从数据中得出一些更显性的结论和查看起来更友好的图表; 略微进阶一点的,可能还需要会一些基本的python脚本编程技能,来提升工作效率; 此岗位更像一个带点技术属性的文员岗
岗位技能侧重点:统计学、高等数学是最基础铺垫,另外还需要掌握大量的机器学习算法模型,然后利用这些数学模型,来解决生产实践中的一些重要问题场景; 此岗位更多的已经不是工具或者编程的技能,而是数学应用的技能,入行门槛对学历、专业要求都极高
用一个通俗的例子,来帮助大家理解一下上述各岗位的区别与联系:
大数据开发工程师,类似于餐馆里的厨师,他们负责烹饪,负责生产餐馆最核心的产品;
大数据平台开发工程师,类似于餐馆里面设计、装修厨房的,他们更多的是为厨师提供工作的场地,他们的技能点不在烹饪上,而在装修设计上,但他们也要懂点厨房常用工具的基本知识,不然设计出来的厨房布局不好用;
数据分析师,类似于餐馆里面摆盘,端菜上桌的,他们更多的是把厨师做的核心产品进行美化,通俗易懂化;
数据挖掘工程师,则类似于一个世外高人,有时候厨师面临食客的一个特殊需求,用常规手段做不出符合要求的菜品,这个时候,这个世外高人就能利用数学的手段,调配出这个新菜品的配方和工艺,然后交给厨师去烹饪。
作者:谦大人
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来源:知乎
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