小袁：那大数据行业职位都跟我说说呗？

达妹：大数据行业最主要的是数据分析师和大数据工程师，下面是它的职位体系架构

小袁：数据分析师和大数据工程师主要是做什么？

小编：大数据工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

上大数据培训班需要什么基础？

小袁：学习这个需要什么基础吗？

小编：java你肯定要很熟练， linux 这个也需要了解一些，当然hadoop本身入门不难，但是你想看懂源代码，想深入的理解，你要对多线程，并行化等概念都要了解，本身hadoop是一个框架，你把他了解透彻了也等于你对java技术已经有了一个系统的掌握了。

另外，如果你还没有Java基础，可以先从Java学习，我们的课程都给你安排的明明白白的了。

小袁：能简单跟我说说hadoop的学习路径吗？

小编：简单来说就是，首先了解Hadoop原理和用途，了解什么是hdfs和mapreduce；其次，开始搭个环境跑一个wordcount；再次，跑完wordcount，你就可以改代码了；最后测试独立完成一个业务场景…..

小袁：嗯，了解，更多的还是偏技术，写代码。

那你还是跟我说说数据分析师这个职位吧，貌似跟数据打交道，挺有挑战性的！？

小编：数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

小袁：这个听起来跟数据打交道，需要做决策分析的啊，好像挺有发展前途啊，有技术基础的能学吗，薪资怎么样啊？

小编：数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料（一手或二手的）进行观测，实验，研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从而提高了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。

数据分析师这个行业入门要求比较低，需要懂一些数据统计、ETL等知识，这些对于学技术的你来说，应该是小菜一碟。

小编：这个职位，以后的职业路线是怎样的啊？

小编：在职业发展方面，最初可能会是数据分析员从基层开始做起，有团队有人带，到后面逐渐上升为分析师，资深分析师、数据分析专家，数据架构师；其中数据架构师 要求比较高，既要精通数据分析师的业务决策层面，也要会使用Hadoop开发和使用运算模型，我觉得这个可以作为你未来的发展方向，因为你比纯粹的数据分析师有技术基础。

北京Hadoop工程师平均薪资：24180元/月

小袁：那么数据分析师和数据挖掘(算法）工程师又有什么区别呢？

小编：数据挖掘(算法)工程师需要较强的编程能力，需要通过语言进行模型算法优化和相关数据产品的开发，而数据分析师需要更多的是业务理解和数据分析能力，一般是业务背景，对编程能力也没有严格的要求。

小袁：OK，got it！

大数据职位

现在，让我们在回到开头那个问题。在美国，与大数据相关的职位主要有：

• 数据科学家

• 数据分析师

• 数据架构师

• 数据工程师

• 统计学家

• 数据库管理员

• 业务数据分析师

• 数据产品经理

顶尖的数据人才甚至被冠以“数据科学家”的头衔。

而在国内，与大数据相关的岗位主要分为以下几类：

数据分析师：

运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力

数据挖掘师/算法工程师：

数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程

大数据工程师：

运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力

数据架构师：

高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力

在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：

数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师。

大数据培训班：http://www.baizhiedu.com/bigdata2019