大数据考研就业前景

随着经济结构升级和科学技术进步，大数据专业被带入高招领域，从而引发了广泛关注。大数据的热度虽高，但很多人对于大数据仍有疑问。大数据专业发展前景如何?下面是大数据考研就业前景，一起来了解下吧：

【大数据考研就业前景】

行业发展前景及趋势

近几年来，互联网行业发展风起云涌，而这其中，“大数据”更是炙手可热，很有可能成为新一轮的技术革命。“大数据”能给企业带来前所未有的商业价值与机会，它可以帮助企业将现有的数据与实时产生的数据有效整合，以少量的投入获得更大的回报。

据前瞻产业研究院《2014-2018年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，全球大数据技术及服务市场年复合增长率将达31.7%，预计2016年收入将飙至238亿美元，其增速约为ICT市场整体增速的7倍之多。

截止到目前，数据量已经从TB【1024GB=1TB】级别一跃升到PB【1024TB=1PB】、EB【1024PB=1EB】乃至ZB【1024EB=1ZB】级别。国际数据公司【IDC】表示，未来八年内全球产生的数据量将超过40ZB，并且全球的数据使用量到2020年会增长44倍，其中主要的增长来源将会是大数据形式。这表明，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

行业人才需求及现状

在大数据时代，企业之间正在为了吸引并留住商业智能和信息管理的专业人才而展开竞争。在InformationWeek每年公布的IT从业人员薪金调查中可以看出大数据从业人员面临巨大缺口。

目前的两个主要趋势是，大数据领域从业人员的薪金将继续增长，大数据人才供不应求。数据整合和数据仓库管理人员薪金在未来将达到131000美元，普通工作人员薪金也有101000美元【它们在InformationWeek所调查的23个IT职位中分别排名第六和第七】。麦肯锡全球研究院的研究预测在未来6年，仅在美国本土就可能面临缺乏14万到19万具备深入分析数据能力人才的情况，同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。

在中国，移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展已经使我们进入了大数据时代。IDC曾发布过其关于中国大数据技术和服务市场的首份报告《中国大数据技术与服务市场2012-2016年预测与分析》，报告显示该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元，复合增长率达51.4%，市场规模增长近7倍。

培养目标

根据当前大数据领域的主要三个专业方向设置培养目标及课程体系。

1.数据工程方向：

通过提供丰富的课程体系和实践项目，使学生具备扎实的Java海量分布式开发和大数据平台集成的能力，掌握大数据项目开发的基本理论、基本技能及综合应用方法，具有较强的基于Java大数据平台的相关技术，能轻松胜任基于企业级的Java及大数据分析与应用的项目开发。

2.数据分析方向：

通过提供丰富的课程体系和实践项目，使学生具备扎实的数据统计、数据仓库与商务智能技术，掌握数据挖掘与数据分析的基本理论、基本技能及综合应用方法，掌握较强的基于大数据平台的分析技术，能轻松胜任基于企业级的大数据分析与应用项目。

【大数据专业就业方向】

一、数据分析师

数据分析师是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。

主要包括：

业务监控

诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期?如果没有达到预期，问主要问题在哪?是什么原因引起的?

建立分析体系

这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估以及行业未来发展的趋势分析。

二、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对客户进行分类，更好地理解客户，知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的客户构成，既可以后期公司的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销。

做数据挖掘工程， 必须精通数据库。很多时候，模型的数据预处理，可能在数据库里完成，用到的数据库技巧要更高。必须有成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件。

三、数据建模师

这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多是统计学方法，数据建模师其实很少会提到算法这个词。但是有时候，这二个模型越来越没有明确的分工，所以这二个职位有合并的趋势。

新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位，学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写编程好的同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这不是绝对的。

数据分析就业选择公司的三条参考标准：

第一条：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司

如果一个企业是凭借数据学来做到自己与其他竞争对手之间的“切割”，公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么整个公司都会瞄准数据学发力，所有的资源都是围绕着数据分析投入。它会更加愿意投资，获得数据领域最顶尖的人才，打造最优秀的底层系统，不断地将最前沿的算法和计算技术推向极致，开发各种不可思议的工程产品来展现数据学的魔力。

第二条：去为一个拥有着伟大想法的公司工作

找到一家拥有足够数据量，并且已经开始着手做一些有趣事情的公司。几乎所有的公司在成长过程中，数据量都会不断扩大，但是如果你选择了一家已经拥有足够级别数据量的公司，那么它的潜力，可发展性将会提升到另外一个层次。

第三条，去选择给一家即将进入空白市场的公司

当评估市场机会的时候，去选择一个还没有成型的解决方案的公司。一个白手起家，闯入陌生领域的公司有可能没有非常稳定的公司组织结构，这固然让人觉得有点儿不靠谱，但是作为数据分析师来说，这个地方是充满最多创意性和自由的地方。在从来没有人涉足的领域去构建一些东西，这样性质的工作同样是可以评估测量的。不要光是看重设计中“数学”以及“统计”的地位，而且还要重视“数据通道”、“API”。

【大数据专业就业前景及就业方向】

根据最新数据统计，2018年全国大数据方面的人才才46万，而在未来的五年内，企业对于大数据人才的需求将达到150万，近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份高薪的工作。

大数据将会是未来最有发展前景的行业。

数据分析师为什会被认为是最有发展前景的呢，最重要的无非是能为企业的发展起到决定性的作用，还能够被应用到各个行业，为行业发展带来不菲的价值。未来它的发展将比IT行业更加的持久有价值。

这是一个朝阳行业，现在正处于上升阶段，任何公司的核心都离不开数据，数据分析师也是公司的重要决策人员。选择大数据专业，是你正确的决定。

大数据开发方向;大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等。

数据挖掘，数据分析和机器学习方向;大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等

大数据运维和云计算方向;大数据运维工程师等

以目前的状况来看，一般是大企业对大数据方面的人才需求更大，所以学习大数据也是进大公司的途径之一。

【大数据就业方向有哪些】

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化【前端展现】工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。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。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆【M】字节及千兆【G】字节过渡到现在的兆兆【T】字节和千兆兆【P】字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理【OLAP】系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，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，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。