學了大數據能幹啥

對於剛入行大數據的朋友，有很多不清楚大數據究竟是作什麼的。今天這篇文章我結合我本身的經歷，按照數據處理的上下游關係，簡單劃分目前大數據的職位：

大數據框架開發工程師：主要開發分佈式計算、存儲框架，這個崗位主要在大公司有應用，尤爲是雲計算業務，中小企業基本上應用雲服務或者開源的框架，如：Hadoop、Spark、Flink

大數據/ETL開發工程師：應用 Hadoop 、 Spark、Flink等大數據框架，處理實時或離線的日誌數據，落地到數據庫或者分佈式文件系統

數據倉庫工程師：進行數據建模，提供方便的數據服務，工做核心是數據倉庫的分層設計，設計數倉中每一個表的結構以及表之間的關係。目前主流的建模方式爲維度建模，實現技術主要是 Hive

BI/數據分析師：主要是作基本的報表開發，對數據進行分析，從數據中挖掘價值，對數據進行解讀，指導商業決策。這塊不太側重編程，但最好對數據有感興趣，平時須要注重培養對數據的敏感度

機器學習/數據挖掘：從數據發現規律和特徵，利用機器學習或深度學習挖掘數據的價值或者潛在問題，對將來進行預測。這塊更須要系統的機器學習的知識

實際工做中職位界限不會劃分這麼清晰，可能每一個人負責的內容會涉及幾個方面。好比BI開發須要會數據建模，同時解讀數據可能也會用上機器學習算法。

但願每一個想從事大數據的朋友都能結合本身的興趣，找準位置。

 

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