㈠ 大數據分析師的就業前景如何
我們在進行數據分析工作的時候總能夠聽到大數據這個詞，當然數據分析中也是有大數據分析的，那麼大家知不知道大數據分析師的就業前景是怎麼樣的呢？想必這個問題都是很多人比較關心的，就連馬雲先生都十分重視大數據。由此可見，大數據是十分重要，毫不客氣的說，我們現在的生活是離不開大數據，大數據分析師的發展前途可謂是一片光明。下面就由小編為大家解答一下大數據分析師的就業前景究竟如何。
我們在回答這個問題之前，首先給大家說一下什麼是大數據分析。其實大數據分析師就是一些分析數據的人，通過分析數據從而找出潛在的商業價值。這樣我們就能夠把數據變成生產力。而大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此會分析這些數據的人就很重要。由此可見，大數據分析師是一個比較高大上的職業。
那麼大數據分析師的就業前景是什麼呢？現在的時代就是大數據時代。這就是需要大數據來發揮作用了。大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多，想在大數據分析領域佔得自己的一席之地，可以說，數據分析師前景是非常樂觀的，也是發展巨大的。所以我們對大數據分析的前景大可不必擔心。
但是，大數據分析的薪資都是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，你對公司越重要、越有貢獻，自己在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。一般來說，美國的大數據分析師的薪資一般都是18萬美金每一年。但是在國內頂尖的互聯網公司。而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，數據分析師且頗受企業重視。
由此可見，大數據分析師不只是一個聽著就比較高大上的職業，大數據分析師本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，而大數據分析師也是很多人比較嚮往的職業。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，同時也希望大家能夠多多關注這類消息，最後感謝大家的閱讀。
㈡ 數據工程師是做什麼工作內容
數據工程師都做什麼？
數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。
數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。
1.大數據架構的工具與組件
數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案
數據工程師需要熟悉資料庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。
3.數據倉庫和ETL工具
數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。
4.基於Hadoop的分析（HBase，Hive，MapRece等）
對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。
5.編碼
說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點（這也是許多職位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。
6.機器學習
雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。
機器學習已經成為標准數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。