大数据需要以下六类人才:
一、大数据系统研发工程师。 这一专业人才负责大数据系统研发,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等,同时,还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等,这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。 此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。 此类人才主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长,具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才,他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。 此类人才负责在收集到的高质量数据中,利用图形化的工具及手段的应用,清楚地揭示数据中的复杂信息,帮助用户更好地进行大数据应用开发,如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,那么,就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。 此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施,而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了,如果数据安全技术,同时又具有较强的管理经验,能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全,那就是抢手的人才。 六、数据科学研究人才。 数据科学研究是一个全新的工作,够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值,随着大数据时代的到来,越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据,这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究,通过研究,他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听,数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁,需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识,这也是抢手的人才。
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