當下，大多數企業(yè)都明白大數據的作用。大數據——這個(gè)龐大甚至是有時(shí)是壓倒性的信息包含了企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)的過(guò)程：銷(xiāo)售策略，營(yíng)銷(xiāo)郵件的打開(kāi)率，網(wǎng)站點(diǎn)擊量等等，利用好大數據也能讓你發(fā)現消費者的行為和心理。
這個(gè)時(shí)代是大數據時(shí)代，也是大數據人才稀缺的時(shí)代。由于中國人才缺口比較大，大數據也迅速成為行業(yè)和市場(chǎng)的熱點(diǎn)，更多的企業(yè)無(wú)論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數據技術(shù)，工資提升40%左右是很常見(jiàn)的。”大數據的就業(yè)領(lǐng)域是很寬廣的，不管是科技領(lǐng)域，還是食品產(chǎn)業(yè)，零售業(yè)等等，都是需要大數據人才進(jìn)行大數據的處理，以提供更好的用戶(hù)體驗，以及優(yōu)化庫存，降低成本，預測需求。下面一起看看大數據培訓后大家在各個(gè)領(lǐng)域可以從事的工作崗位有哪些。
1、Hadoop開(kāi)發(fā)工程師
Hadoop是一個(gè)分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。Hadoop是一個(gè)能夠對大量數據進(jìn)行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數據處理。所以說(shuō)Hadoop解決了大數據如何存儲的問(wèn)題，因而在大數據培訓機構中是必須學(xué)習的課程。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業(yè)中，專(zhuān)門(mén)從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專(zhuān)業(yè)人員。在工作中通過(guò)運用工具，提取、分析、呈現數據，實(shí)現數據的商業(yè)意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門(mén)，至少能用Acess等進(jìn)行數據庫開(kāi)發(fā)，至少掌握一門(mén)數學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構建，至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言�？傊�，一個(gè)優(yōu)秀的數據分析師，應該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發(fā)現規律，這就需要一定的數學(xué)知識，最基本的比如線(xiàn)性代數、高等代數、凸優(yōu)化、概率論等。
經(jīng)常會(huì )用到的語(yǔ)言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比較多。有時(shí)用MapReduce寫(xiě)程序，再用Hadoop或者Hyp來(lái)處理數據，如果用Python的話(huà)會(huì )和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著(zhù)大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著(zhù)人類(lèi)的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經(jīng)濟可視化產(chǎn)品，大數據技術(shù)和大數據可視化都是幕后的英雄。
大家能從事的工作崗位并不只是上面的這幾個(gè)，還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立于不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
擁有大數據和數據分析工具確實(shí)是有幫助的，然而這也是一把雙刃劍：過(guò)于依賴(lài)數據，可能會(huì )讓我們忽視自己強大的直覺(jué)(甚至經(jīng)常是正確的直覺(jué))。這些直覺(jué)又無(wú)法量化。針對這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自青年企業(yè)家理事會(huì )(YEC)的12位創(chuàng )業(yè)者提供了如下意見(jiàn)，告訴我們如何利用大數據，而不盲從數字，不至于所有商業(yè)決策都任憑大數據的擺布。
1.大數據只是指導作用，但不能是只依靠大數據
我認為大數據是很有效的，但是我們在做品牌營(yíng)銷(xiāo)決策的時(shí)候不能完全以大數據“馬首是瞻”。應該有一種有效結合了大數據和“直覺(jué)判斷”的方法。通過(guò)數據指導，我可以為品牌吸引新的用戶(hù)，但是我不會(huì )讓數據決定我和讀者之間互動(dòng)的形式。
2.讓自己對數據負責，同時(shí)也要切合實(shí)際
人類(lèi)容易犯錯，但數據也會(huì )誤導我們。我把這種現實(shí)主義帶到了我所有的決策中。它確保我對數據保持負責，同時(shí)對它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態(tài)度。
3.數據是ROI的一部分
大數據有他的重要作用，它簡(jiǎn)化了數十年來(lái)的記錄和研究。但大數據也不是萬(wàn)無(wú)一失的。當我們觀(guān)測數據的趨勢時(shí)，需要對影響結果和數據流的其他因素保持關(guān)注。在我的報告中，大數據只是投資回報率的一小部分，還有很多工具和方法可以來(lái)發(fā)現商業(yè)趨勢。
4.理解商業(yè)數據需求
這取決于你的商業(yè)模型，你需要考慮你的數據獲取、數據測量的難易性，還是為人為失誤留出了空間，你是在調查觀(guān)點(diǎn)，事實(shí)還是數據。在你全面使用大數據之前考慮這些要素，不要盲從大數據。這是你的業(yè)務(wù)，你才是這方面的專(zhuān)家
5.發(fā)現模式和趨勢
通過(guò)大數據工具和方法，我們可以迅速查閱大量數據，以揭示隱藏的規律、未知的聯(lián)系、市場(chǎng)趨勢、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息。我們就能預計客戶(hù)需求或欲望，由此改進(jìn)服務(wù);在問(wèn)題出現之前，發(fā)現并減弱問(wèn)題的影響，并改進(jìn)管理決策。
6.了解數據的局限
我們竭力讓數據引導我們，而不是我們去引導數據。因為估值是一個(gè)特殊的領(lǐng)域，數據和直覺(jué)有時(shí)會(huì )無(wú)法產(chǎn)生良性互動(dòng)。我們不斷地添加新的數據可視化和解釋?zhuān)瑯藴蕼y試，并在數據出問(wèn)題的時(shí)候可以及時(shí)發(fā)現。
7.樹(shù)立數據的標準
在推行數據優(yōu)先的措施之后，我們高興的發(fā)現關(guān)鍵指標有了長(cháng)足的進(jìn)步。我們也不盲從于大數據，我們使用以往的銷(xiāo)售數據進(jìn)行評估。我們已經(jīng)發(fā)現，知道這個(gè)模型的預測極限在哪里是非常重要的。
8.發(fā)現大數據背后的細節
要看到大數據背后的細節。并要基于這些細節來(lái)做出決定。
9.定性和定量分析結合
我們將定量數據(度量、調查、服務(wù)器日志數據)與定性反饋(調查、訪(fǎng)談、用戶(hù)研究等)結合在一起。這給我們提供了一個(gè)更全面的視角來(lái)做出最明智的決定。數據可能會(huì )誤導決策，因為它們只會(huì )講述部分內容。
10.專(zhuān)注于獲得優(yōu)質(zhì)數據
數據質(zhì)量不一，也有優(yōu)劣之別。兜售原始數據、分析工具和儀表盤(pán)工具——旨在將機器學(xué)習與人工智能相結合——的公司比比皆是。重點(diǎn)之一是獲得優(yōu)質(zhì)、可靠的數據;這樣，后續的決策就會(huì )水到渠成。
11.分析數據找到潛在客戶(hù)
大數據讓我的企業(yè)和銷(xiāo)售可以了解和預測用戶(hù)行為，比如人們在哪些場(chǎng)景下網(wǎng)購，購買(mǎi)什么?未來(lái)幾個(gè)月用戶(hù)可能會(huì )轉移到哪些場(chǎng)景。這樣，銷(xiāo)售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買(mǎi)產(chǎn)品或服務(wù)的顧客，以及掌握向他們推銷(xiāo)的最佳時(shí)機。
12.讓數據證明你的直覺(jué)正確性
直覺(jué)告訴我們，登錄頁(yè)的某些設計會(huì )有不錯的表現。但只有等數據量起來(lái)之后，我們才能看到實(shí)際的效果，以及這些設計的優(yōu)缺點(diǎn)。要判斷這些猜測是否準確，數據是最有發(fā)言權的。在數據的引導下，我們將就內容的取舍作出合適的決策。
本文內容整理來(lái)源與網(wǎng)絡(luò )，只為分享，致力推動(dòng)河南互聯(lián)網(wǎng)IT產(chǎn)業(yè)，振興河南IT行業(yè)，這是我們的夢(mèng)想！
