大數據行業是一個很廣泛的概念，想要從事大數據行業的小伙伴可以有很多職業方向的選擇。下面主要介紹大數據行業中五個就業崗位的介紹和職業規劃分析，希望對準備學習或正在學習大數據的小伙伴有所幫助。
1、數據管理專員
數據管理專員其實就是IT技術崗位，工作性質和數據庫管理員差不多，它的職位被認為和管理數據以及支持數據管理的設施有關。這個崗位和數據分析聯系不大，因此Python和R語言的使用也不需要多么熟練。在工作中有可能會用到SQL語言，以及和Hadoop相關的查詢語言，比如Hive和Pig。
要想從事數據管理專員，需要掌握的關鍵技術有：Apache Hadoop和它的生態系統、ApacheSpark和它的生態系統、SQL以及關系數據庫、NoSQL數據庫等等。
2、數據工程師
這是一條非分析大數據職業道路。如果說數據管理專員是汽車修理師，那么數據工程師就是汽車工程師。不過不要搞錯了，這兩個角色都對你的汽車的行駛和持續工作至關重要，對你從A點駕駛到B點同樣重要。老實說，數據工程師和上面介紹的數據管理專員所需要的技術和技能是相似的。不過，他們各自在不同的層次理解和使用同樣的概念。
3、商業分析師
商業分析師指的是，與數據分析和數據呈現緊密相關的崗位。包括報告、儀表板和任何被稱為“商業智能”的東西。 該崗位通常要求與關系數據庫和非關系數據庫以及大數據框架的交互，商業分析師主要關注從那些或多或少存在的數據中提取信息。 這與機器學習研究者/從業者和以數據為導向的專業人員形成了鮮明的對比，兩者都側重于從數據或數據以外的一些表面信息中獲得洞察力。
關于商業分析師的職業規劃是，需要掌握并且不斷精進以下核心技能：SQL和關系型數據庫、NoSQL數據庫和數據倉庫等等。還有經常會用到商業報告和儀表盤封裝技術也是重點，總之報告從本質來講是沒有固定模式的，快速掌握工具的使用是關鍵。
4、機器學習研究員/從業者
機器學習研究人員和從業者指的是那些制作和使用預測相關工具進行數據利用的從業者。機器學習算法允許以較高的速度應用統計分析，并且那些操作這些算法的人不滿足于，讓數據以其當前形式呈現出來。數據詢問是機器學習愛好者的工作方式，但是具有足夠的統計理解，才能知道何時推進的足夠遠，以及什么時候提供的答案不可信。統計和編程是機器學習研究者和實踐者最大的財富。
關于該崗位的職業規劃是掌握統計學、代數與演算（從業者的中級水平，研究員的高級水平），以及一定的編程技能，像是Python、C ++或其他一些通用語言。另外還要學習理論，從業者中級水平，研究員要求高級水平。最后還有理解機器學習算法的內部工作原理，算法越多越好，理解得越深入越好。
5、數據導向專業人員
數據管理專業人員和數據工程師關注數據的基礎設施。商業分析人員關注從數據中提取事實。機器學習研究者和從業者關注推進和使用相關工具，以利用數據來進行預測和相關分析。這兩種角色都是基于算法。數據導向的專業人員主要關注數據本身以及它可以告訴的事實，并不涉及執行任務時所需要的技術或工具。
面向數據的專業人員可能使用上面任何崗位中列出的任何技術，這取決于他們的具體職責。這是與“數據科學”有關的最大的問題之一。該崗位就像是數據世界的萬金油：知道如何讓一個Hadoop生態系統建立和運行；如何對存儲在其中的數據執行查詢；如何抽取數據，并且載入到非關系型數據庫；如何獲取非關系型數據并將其提取到平面文件（ flat file）；如何在R或Python語言中辨別這個數據;如何在進行初步探索性描述分析后設計特征；如何選擇適當的機器學習算法來對數據進行預測分析；如何統計分析所述預測任務的結果；如何將結果可視化，以方便非技術人員使用；如何用剛剛描述的數據處理流水線的最終結果告訴管理人員一個令人信服的事實。
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