㈠ 大数据分析师的就业前景如何
我们在进行数据分析工作的时候总能够听到大数据这个词，当然数据分析中也是有大数据分析的，那么大家知不知道大数据分析师的就业前景是怎么样的呢？想必这个问题都是很多人比较关心的，就连马云先生都十分重视大数据。由此可见，大数据是十分重要，毫不客气的说，我们现在的生活是离不开大数据，大数据分析师的发展前途可谓是一片光明。下面就由小编为大家解答一下大数据分析师的就业前景究竟如何。
我们在回答这个问题之前，首先给大家说一下什么是大数据分析。其实大数据分析师就是一些分析数据的人，通过分析数据从而找出潜在的商业价值。这样我们就能够把数据变成生产力。而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此会分析这些数据的人就很重要。由此可见，大数据分析师是一个比较高大上的职业。
那么大数据分析师的就业前景是什么呢？现在的时代就是大数据时代。这就是需要大数据来发挥作用了。大数据的分析应用，可以为一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划起到一针见血的作用。随着大数据的火热，关于数据分析师的职业领域也越来越多，想在大数据分析领域占得自己的一席之地，可以说，数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。
但是，大数据分析的薪资都是有很多差异的，这是因为大数据分析行业的差异有很多，决定自己在数据分析岗位上的价值大小和对公司的重要程度，你对公司越重要、越有贡献，自己在公司的地位和待遇就会越优异而不可轻易更替。所以不要仅仅局限于眼前，要不断的积累学习，才能得到提升。一般来说，美国的大数据分析师的薪资一般都是18万美金每一年。但是在国内顶尖的互联网公司。而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，数据分析师且颇受企业重视。
由此可见，大数据分析师不只是一个听着就比较高大上的职业，大数据分析师本身就是比较具有技术性具有含金量高的职业，而大数据分析师也是很多人比较向往的职业。希望这篇文章能够给大家带来帮助，同时也希望大家能够多多关注这类消息，最后感谢大家的阅读。
㈡ 数据工程师是做什么工作内容
数据工程师都做什么？
数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
数据工程师的关键技能
下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。
1.大数据架构的工具与组件
数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案
数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3.数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。
4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapRece等）
对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。
5.编码
说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点（这也是许多职位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。
6.机器学习
虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。
机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。