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大数据时代:数据分析专业可任职九大工作岗位

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发表于 2018-4-20 16:52:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
该文章出自海牛学院大数据培训
这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大,大数据也迅速成为行业和市场的热点,更多的企业无论是对大数据人才的招聘都成了刚需,这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的,掌握大数据技术,工资提升40%左右是很常见的。
大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。下面跟小编一起看看大家今后可以从事的工作岗位及未来发展方向。
大数据分析热门工作岗位
一、BI工程师
1:负责BI数据仓库的规划,搭建报表平台
2:参与需求分析,数据仓库建模,功能设计及评审
3:与业务部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案
4:负责日常业务运营提供数据支撑,对分析结果进行报表开发设计
5:负责数据仓库的日常管理与维护
6:负责BI模型设计、报表开发和数据平台门户界面开发
7: 根据项目的数据分析需求进行BI的设计和项目开发
8: 对数据进行挖掘、整理和分析,提取数据进行系统建模
9:根据需求进行数据仓库模型设计,进行程序的开发,构建企业级数据中心
二、数据仓库工程师
1:负责对应业务线数据建模及数据仓库相关产品的设计、开发、测试
2:元数据的搭建和ETL设计、开发、测试
3:构建本行业大数据中心,创建OLAP多维分析模型并组织数据,开发数据集市
4:参与大数据平台数据仓库的建设工作
三、ETL工程师
1:遵循开发任务的计划与目标,服从项目经理的工作安排,参与或负责项目的详细设计、ETL开发等工作,保证项目的顺利研发及推广
2:负责数据中心建模、业务运营数据的导入、数据预处理的设计和开发
3:负责数据中心ETL流程的优化及解决ETL相关技术问题。
4:具备良好的ETL实施经验,能够按要求完成ETL设计和开发工作
四、数据分析师
1:深入理解业务数据分析需求,支持面向业务的数据服务
2:进行数据产品的算法研究和实现,并定期优化迭代
3:数据分析的流程、规范和方法建立,及相关文档的撰写
4:通过API收集数据,进行数据清洗并保存到数据库
五、数据库开发工程师
1:负责数据库系统日常架构,开发,部署,维护,备份和运行方案设计
2:负责软件开发项目中的数据库设计工作
3:负责数据库日常运维程序的编写
4:根据业务需求设计数据库结构,编写表、存储过程、触发、函数等脚本,及性能优化、疑难问题的解决
六、报表开发工程师(Cognos、MSTR)
1:按照要求使用ETL工具对数据进行清洗和整理
2:针对SQLSERVER或者ORACLE数据库编写存储过程
3:使用COGNOS或MSTR等报表工具进行模型创建和报表开发
七、软件实施工程师
1:负责BI项目的需求调研与分析工作
2:负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作
3:了解岗位范围内的硬件、软件、网络的状况,实施维护或更新计划、确保正常使用
4:负责上线企业的BI系统维护,提供技术支持对接服务
5:接受上级领导工作安排,完成其它临时性或突发性任务
八、运维工程师
1:负责BI系统的日常维护、故障排查、性能调优
2:负责系统的日常监测与维护、故障处理、性能分析与优化
3:负责系统模块部署、配置、维护、备份与监测
4:负责服务器维护和监控
5:负责系统的相关文档编写、运维信息统计等
九、软件测试工程师
1:根据产品需求完成测试计划、测试设计以及测试用例的编写,完成测试报告的分析与输出
2:对系统bug进行跟踪、推动解决,保障产品质量
3:根据需要完成关键模块的白盒测试工作
海牛学院,能够为你提供良好的技术学习,能够更好地了解每个学习者的需求,根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合,无疑更加符合学习者的需求。
该文章出自海牛部落大数据社区

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