大数据行业有哪些岗位?

一、数据分析师/数据科学家

从本质来说数据分析师和数据科学家是相同的，因为他们做同样的事情从数据中获取价值。价值可以有不同的形式：对于数据分析师来说，价值意味着洞察，而对于数据科学家来说，是在洞察之上的产品发展智能。

数据分析师分析数据以获得洞察，并帮助形成业务决策。而数据科学家更关心的是使用机器学习和 A / B 测试来驱动和改进产品。

数据科学家专注于前瞻，即做出预测，而数据分析师则更多地聚焦在回顾，如分析历史数据。

二、数据工程师

没有数据工程师的帮助，数据科学家就无法做出贡献。为什么?由于数据工程师构建了引入数据的数据管道!如同炼油厂闲置，是由于没有原油进入，最终原因是石油管道还没有建成。

三、业务分析师(各种职能)

传统的 BA 引导，记录业务需求并充当业务和技术之间的联络人。相反，我们使用业务分析师的头衔作为总括头衔来涵盖所有具有业务性质(非技术性)且需要重要数据技能的分析师角色。

四、BI分析师/工程师/开发人员

我们还拥有传统的商业智能( BI )分析师和商业智能工程师角色。一般来说，当我们谈论 BI 时，我们指的是使用?定义良好的BI基础设施?在?大公司?环境中进行数据分析和报告，基础设施指的是各种企业软件系统( ERP，CRM 等)以及在他们之上进行连接和报告 BI 工具。

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计算机就业岗位包括程序员、平面设计、大数据测试、设计总监、网站维护等等。

程序员介绍：

程序员（英文Programmer）是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚。随着互联网的不断普及，网络上把男程序员称作“程序猿”。

职业要求：

一般的程序员都有在专业领域的学习，还有很小一部分程序员是自学的，尽管一些专业性的学校或者综合大学可以提供，但是也需要一些别的途径来提供相关的人才。

尽管学历是比较重要的，但是公司经常把重点放在应聘者的工作经验上，很多刚从大学毕业的大学生虽然有引人注目的学位证书，但是他们找不到工作是因为他们缺乏经验。

一个程序员虽然没有正规的学历，但是如果一个人拥有程序设计的深厚知识背景或者丰富的工作经验的话，那么他的机会要比有学历的应届毕业生大得多。

所以要尽量抓住有用的工作和实习机会，这样的话在毕业后你就会发现，多实习让你有更多的经验，在找工作的时候就有更多的机会。

对于职业程序员，另外一个重要的方面就是，程序员需要不断提升自己的业务技术，他的技术必须一直保持在一个较高的水平，并且要不断发展。

程序员也要寻找贸易的机会，要参加研讨会，在周刊上发表文章和接受职业教育，这些使程序员在自己的领域中分级或者不断并排前进。

薪资待遇：

从经济学的层面上来看，软件人才也是劳动力商品中的一种，是由价值规律决定的，有需求才会有市场，才会有人愿意为他们支付工资。

当前，包括中国在内，全球都在争夺IT人才，当IT人才的社会总需求大于总供给时，不可避免就会出现人才升值的现象。

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