数据分析相关岗位有哪些
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在大数据浪潮中，数据分析作为一个很有前景的领域，吸引了众多求知者的关注。 想知道广阔的数据分析世界里隐藏着哪些工作岗位？让我们一起探讨一下这个数据世界的各种角色：
1数据处理者：商业策略导航者
他们就像链家地产背后的英雄，引导销售做大。 数据策略，如针对不同区域制定下一级销售目标，实现精准的绩效指标管理。
2数据分析师：业务分析的基础
作为一个广泛使用的职位，他们分析公司绩效数据并为决策者提供重要信息，这是公司洞察的关键进入动态业务。
3.业务可视化专家：数据讲故事的人
金融领域的业务分析师，他们把枯燥的数据变成清晰的故事，比如贷款违约率。 可视化展示让复杂的财务数据一目了然。
4.数据产品设计师：创新和价值的创造者
他们就像蚂蚁丛林中的魔术师，从数据中提取价值，将蚂蚁庄园数据等有趣的产品设计成用户的真实体验。
5.数据仓库工程师：数据背后故事的挖掘者
他们熟练掌握SQL，负责构建数据仓库并解决数据源的奥秘，例如银行APP中记录的使用，是数据管理的支柱。
6.数据挖掘与算法工程师：技术前沿的探索者
该领域门槛高，技术要求深。 薪资和挑战共存是数据分析领域的技术巅峰。
总的来说，数据分析岗位可以分为两个主要方向：业务导向和技术导向。 业务导向的包括数据分析师，专注于逻辑分析和业务理解；技术导向的包括数据挖掘工程师和算法工程师，更专注于数据处理和算法研究，他们的薪资和挑战也相应增加。
数据分析师的角色进一步划分：
数据分析师可以分为分析型和数据型，第一种侧重于逻辑思维，第二种侧重于逻辑思维。 专注于数据运营。 数据挖掘工程师需要扎实的技术基础，而算法工程师则需要深厚的理论知识，每个岗位都对应着不同的挑战和机遇。
在大数据层面，每一个数据背后都有一个独特的故事，每一个岗位都是构建未来的重要角色。 如果你对这个领域感兴趣，那么智动数据的招聘大门将永远向你敞开。
大数据岗位主要有三个方向：
一是数据分析的大数据人才，二是研究和系统开发的大数据人才，三是大数据人才用于应用程序开发。 他们的基本岗位是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。
1大数据更赚钱的工作
（1）大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计和数据库详细设计、数据库架构优化以及解决数据库中心建设和设计问题。 他们还负责集群的日常运营、系统监控和配置以及Hadoop与其他系统的集成。
（2）大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台，开发分析应用。 他们熟悉不同的工具或算法、编程、打包、优化或使用MapReduce事务。 他们以大数据技术为核心，开发基于大数据技术的各种应用和行业解决方案。
（3）大数据分析师：利用算法解决分析问题，从事数据挖掘。 他们最大的能力就是让数据说真话。 此外，他们还拥有某些领域的专业知识，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。
（4）数据可视化工程师：具有良好的沟通能力和团队精神，责任心强，优秀的解决问题能力。 他们负责在采集到的高质量数据中，利用图形化工具和方法清晰揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好地开发大数据应用，发现大数据背后的巨大财富。
2大数据热门专业
1Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI数据处理成本过高，企业负担加重。 Hadoop廉价的数据处理能力被重新发现，企业需求持续增长。 并且已经成为大数据人才必须掌握的技术。
2、信息架构的发展大数据重新掀起了主数据管理热潮。 充分利用企业数据并支持决策需要高度专业的技能。 信息架构师必须了解如何定义和记录关键元素，以确保以高效的方式管理和使用数据。 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。
3、数据安全研究数据安全岗位主要负责企业内大型服务器、数据存储和安全的管理，以及网络与信息安全项目的规划、设计和实施。
4、ETL研发随着企业数据种类和来源的不断增加，数据集成和处理的难度越来越大，企业急需具有数据集成能力的人才。 ETL开发人员就是在这种需求下诞生的一个专业职位。 ETL人才在大数据时代如此受欢迎的原因之一是，在企业大数据应用的早期，Hadoop只是一个穷人的ETL。
