1. 大數據架構師工作職能有哪些

職責一：全局的技術規劃
全局技術規劃是專職架構師必須要做的工作，全局技術規劃要能非常明確的指引整個團隊在同一時間向同一個方向前進，這對架構師的心力和體力都是有很大的考驗，全局規劃不僅要與業務緊密溝通，還必須有對應的技術深度和廣度，應採取正確的方法論，勇敢做出判斷和決策！
職責二：統一的方法&規范&機制
專職架構師不僅要能夠做出全局技術規劃，還要能提供統一的方法、規范和機制以保障全局技術規劃的順利有序進行，這是一項相對復雜且繁瑣的過程，需進行全方位的拆解，直到權責清晰對等。
職責三：完備的基礎構建
基礎構建的完備程度對全局技術規劃來說是十分重要的，為全局技術規劃得以順利實施提供了強大的武器庫，因此，專職架構師要制定完備的基礎構建。
職責四：落地的規劃才是架構
這是對專職架構師最大的挑戰，專職架構師應實時關注全局技術規劃實施的進度，把控發展的方向，以確保與規劃預期結果保持一致！

2. 大數據職業方向有哪些

與大數據相關的職位有：
1、數據工程師
2、數據分析師
3、數據架構師
4、數據科學家
5、資料庫管理員
6、業務數據分析師
7、數據產品經理
8、數據挖掘師/演算法工程師
9、統計學家

3. 大數據分析開發工程師可以從事哪些工作這些崗位有需要做什麼

崗位舉例：
大數據工程師、大數據處理工程師、大數據分析挖掘工程師
崗位職責：
負責公司基於海量數據的雲服務平台的架構和研發；
根據業務規則與分析模型實現數據建模、數據挖掘提取、數據分析、數據展示工作，編制數據分析報告；
理解業務的方向和戰略，收集互聯網數據，並結合行業數據，開發有效的數據模型，根據用戶屬性，挖掘用戶需求；
通過用戶行為分析，為產品、流程改進和技術解決方案提供基於運營數據分析的支持；

4. 大數據有哪些職位和工作機會

下面是比較熱門的幾個大數據崗位：

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。

2、營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。

3、數據工程師

隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。

5、數據可視化

隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

6、大數據工程師

正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。

5. 大數據時代，IT行業的熱門職位有哪些

1、大數據開發工程師
大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。
2、大數據分析師
大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
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體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、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現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著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人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

6. 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

7. 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

說個大概吧來

大數據源開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；

數據分析師：進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；

數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等；

數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；

數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；

數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。

......

8. 大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼_要全部的

細分的有20多個
大數據在全球范圍內的IT就業市場佔有越來越重要的影響。根據Gartner公司提供的數據，截至到2015年將有440萬的IT工作來支持大數據，僅美國就會有190萬的IT工作產生。看看我們列出的排名前20位的大數據職位及其職責列表。

首席數據官Chief DataOfficer
職責：
a. 與行政人員，數據所有者和數據管理員共同為內部和外部的客戶創建數據管理策略並且實現數據的准確性和制定工作流程的需求目標。
b. 引導EIM程序，業務數據管理員和數據服務供應商提供數據管理活動。
c. 建立數據政策，標准，組織並且督促EIM概念的組織成立。
b. 監督組織內的數據質量工作的監管，並且為不能被數據治理委員會解決的數據管理問題提供幾種治理。
e. 建立數據供應商管理策略，並通過CIO/CTO和IT組織的協調來監督完善EIM項目。
f. 領導創建程序的業務定義，數據管理目標和EIM計劃執行的原則。
g. 負責企業的信息/數據管理預算和數據相關的系統活動。

數據分析師Data analyst
職責：
a. 協調客戶和員工之間的關系，提供所有的數據分析和支持。
b. 對所有結果進行數據分析，並為客戶准備演講。
c. 對數據進行審核並且為客戶解決業務相關的問題。
d. 與工程和產品管理團隊進行協調，並確定所有交接的准確性，並准備好總結。
e. 進行數據分析並且傳遞給終端客戶。
f. 監督所有的客戶問題，並為經理和主管的協調和交接提供幫助。
g. 監督和管理所有和客戶發票並且對所有的支付問題進行及時的評價。
h. 管理客戶發票的所有數據，並提供公司的指標。
i. 監督並解決所有客戶的發票數據問題，並和各供應商協調和管理所有以前的平衡合作關系。
j. 管理所有的數據消耗異常狀態，確定數據的漏洞後准備相應的決議。
k. 監督流程管理工具，並確保遵守所有周期的指導方針。
l. 維護和管理發票文檔庫，並解決所有問題。
m. 執行內部設計和准備所有的發票，並確定更進流程的質量。

大數據觀察員Big DataVisualizer
職責：
a. 通過可視化軟體給商務提供價值增值分析來指導分析和借鑒分析帶來的影響，綜合成清晰的溝通。
b. 理解數據如何在不同的系統中運作來提供有關要求來確定正確的數據輸入組織報告/分析。
c. 與數據質量團隊之間緊密合作，以確保數據的完整性。
d. 發展業務需求為報告流程去推動功能規范化。
e. 在業務和跨職能團隊的合作下，完整地記錄報告流程和系統。
f. 收購，管理和文檔的數據（包括地理空間數據）。
g. 與客戶/客戶服務團一起進行工作計劃，並進行數據分析。
h. 參與提案撰寫，客戶交付成果和研究論文。
i. 對數據、GIS數據分析創建可視化從而列入建議書，報告，論文和多媒體項目數據。

大數據解決方案架構師Big DataSolutions Architect
職責：
a. 對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。
b. 在一個團隊中，設計並卡發開創性大規模集群的數據處理系統提供了技術和管理的領導。
c. 幫助Xtremeinsights客戶指定戰略，最大限度地發揮數據的價值。
d. 幫助Xtremeinsights在大數據空間通過促進白皮書，技術評論對社區建立思想領導。

大數據工程師Big DataEngineer
職責：
a. 收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）。
b. 和我們的工程團隊密切合作，並以驚人的創新和演算法與我們的生產系統相結合。
c. 將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析。
d. 根據所需要的和專案分析商業決策。

大數據研究員Big DataResearcher
職責：
a. 從多種關系資料庫中提取數據，操作，使用定量，統計和可視化工具研究數據。
b. 告知適當的建模技術的選擇，以確保使用嚴格的統計過程的測試模型進行開發。
c. 建立和維持有效的流程來驗證並更新預測模型。
d. 分析，建模，預測衛生服務的利用模式/趨勢和創造能力來為醫療保健服務模式模擬假設的情景。
e. 與內部業務，分析和數據戰略合作夥伴共同合作，從而提高效率，為核心的軟體產品增加預測模型的適用性
f. 幫助管理分析的創新性，形成的見解，主張整合新概念到現有的客戶端工具中，幫助翻譯即席分析到可擴展的軟體解決方案。

數據倉庫管理員Data warehousemanager
職責：
a. 指定並實施信息管理策略。
b. 協調和管理的信息管理解決方案
c. 多個項目的范圍，計劃和優先順序安排
d. 管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。

數據架構師Data architect
職責：
a. 通過採用最佳實踐和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP來設計資料庫，數據模型，ETL過程，數據倉庫應用和商業智能（BI）報告。
b. 根據現有的標准和准則來提供高品質（DA）的相關結果，包括ETL過程，數據倉庫設計和數據系統的改進。
c. 通過提供對數據倉庫的方法和途徑的建議解決程序（DA）的相關問題與業務分析師和技術團隊。
d. 分析（DA），相關業務需要，可與項目工作人員對（DA）的發展未來做出決定和建議。

資料庫管理員Database manager
職責：
a. 提高資料庫工具和服務的有效性。
b. 確保所有的數據符合法律規定。
c. 確保信息得到保護和備份。
d. 與工作團隊做定期報告。
e. 監控資料庫性能。
f. 改善使用的技術。
g. 建立新的資料庫。
h. 檢測數據錄入程序。
i. 故障排除。

商業智能分析員Businessintelligence analyst
職責：
a. 就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息。
b. 進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致。
c. 使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶。
d. 綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議。
e. 維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法。
f. 及時的管理用戶流量的商業情報。

數據倉庫分析員Data warehouseanalyst
職責：
a. 了解企業用戶的需求信息，並將其傳送到數據倉庫團隊的其他成員。
b. 指導並實施面試任務。
c. 指導並收集采訪資料。
d. 協助DW數據分析師分析現有的報告並確定整合指標。
e. 指導資料庫需求文件的准備。
f. 協助數據分析師測繪任務。
g. 分析現有的報告。
h. 引導業務指標的鑒定和文獻。
i. 在合適的資源系統專家的指導下確定系統的記錄。
j. 幫助識別潛在的數據來源，資料庫。
k. 負責數據採集過程的試驗和實施。
l. 擔任ETL和前端程序員的顧問。

數據建模師Data modeler
職責：
a. 為標准命名約定和編碼實踐指定最佳的訓練方案，以確保數據模型的一致性。
b. 推薦在新環境中的數據模型的重復使用機會。
c. 對資料庫和SQL腳本執行的物理數據模型進行逆向工程。
d. 評估數據模型和物理資料庫的差異和矛盾。
e. 驗證業務數據對象的准確性和完整性。
f. 分析數據相關的系統的挑戰，並提出相應的解決方案。
g. 根據公司標准制定標準的數據模型。
h. 對系統分析員，工程師，程序員和其他人在項目的限制和能力，性能要求和介面進行指導。
i. 審查修改現有軟體，以提高效率和性能。

資料庫開發員Databasedeveloper
職責：
a. 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統。
b. 優化資料庫系統的性能效率。
c. 准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目。
d. 對資料庫系統進行空間管理和容量規劃。
e. 建立資料庫表和字典。
f. 參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目。
g. 執行數據備份和檔案上定期。
h. 測試資料庫，並進行錯誤修正。
i. 及時解決資料庫相關的問題。
j. 制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用。
k. 評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率。
l. 開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。

門戶網站管理員Portaladministrator
職責：
a. 制定所有門戶網站的布局和維護網站的所有功能。
b. 監督所有頁面內容，並提供給所有工作人員和外部組織的幫助。
c. 整合新的技術體系為門戶和網路管理員的協調工作。
d. 維持對所有門戶項目的現狀，並協助解決新的和現有渠道的所有問題和自動化的所有進程。
e. 在所有配置進行測試和升級過程中，實現所有的目標，並保持對所有門戶環境的新技術維護。
f. 確定網站的所有長期目標，並根據指引，建議改進所有內容。
g. 保持高效的門戶網站的文檔系統，並協助安裝所有Web中心互動系統。
h. 分析所有系統的升級和應用程序，並確保遵守所有計劃要求，設計了新的門戶網站所有的解決方案，並協助解決所有的生產問題。
i. 監測和分析所有門戶網站的系統指標，並保持最佳性能。
j. 與管理人員和社區成員協調落實各項業務活動，並確定所有的web伺服器配置。
k. 管理和配置所有的門戶應用程序。
l. 保留所有門戶網站的市場和不斷變化的行業知識。
m. 對全業務運營提供支持，並確保所有的利潤優化。

資料庫管理員Databaseadministrator
職責：
a. 選擇合適的軟體和硬體
b. 管理數據安全和隱私
c. 管理數據完整性
d. 數據備份
e. 資料庫恢復
f. 優化資料庫性能
g. 提高查詢處理性能

首席數據分析師Chief DataAnalyst
職責：
a. 為一部分的基礎整體研究程序員開發新的分析項目
b. 團隊的其他成員來提供技術投入研究項目的發展。
c. 為分析員提供大型調查的收集，編制和分析。
d. 在適當的時候使用Excel，SPSS或者STATA和先進的技術進行統計分析。
e. 對政策專家，相關的投資方和學者進行基礎的增長。

業務系統分析員Business SystemAnalyst
職責：
a. 確定通過研究業務職能業務目；收集信息；評估輸出要求和格式。
b. 設計通過分析要求的新的計算機程序；構建工作流程圖和示意圖；研究系統的能力；書寫規范。
c. 提高通過研究當下實踐系統進行設計修改。
d. 通過識別問題來對控制提出建議，提高寫作流程。
e. 通過定義項目里程碑，階段和要素來形成項目團隊，建立項目預算。

數據挖掘分析師Data mininganalyst
職責：
a. 對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而最大限度的成功化。
b. 與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c. 執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d. 找准機會從而通過復雜的統計建模提高生產率。
e. 瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f. 指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g. 通過內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。

數據策略師Data strategist
職責：
a. 定義大數據戰略，包括設計多階段實施路線圖。
b. 獨立工作，或作為一個團隊的一部分，設計和開發的大數據解決方案。
c. 異構數據的數據錯誤，探索和發現新的見解。
d. 知道分析，架構，設計以及數據倉庫和商業只能解決方案的發展。
c. 指導年輕的團隊成員。
f. 協助業務開發團隊提供售前活動和招標書。
g. 幫助評估和計劃項目。

業務數據分析師Business DataAnalyst
職責：
a. 與關鍵投資者的業務分析師和高級管理人員緊密合作，了解他們的經營策略和問題，確定研究需求，幫助設計實驗，並根據結果提出建議。
b. 通過客戶細分，從多個來源的定量和定性派生的發展和應用進行影響的決定。
c. 調整利益相關者和分析師對如何使用研究和分析的想法，以支持業務計劃和戰略的優先試圖（分析路線圖）。
d. 傳動復雜的分析項目，需要分析或利益相關者從開始到結束之間的多團隊協作。
e. 有效地管理多個在建設的項目，確保目標和時間獲得滿足。確定在短期和長期間的權衡和平衡所有投資者的需求。
f. 領導和參與業務討論，提供意見，需要的時候進行一些變革。
g. 關鍵指標與解釋器的討論，推測並提出行動。
h. 與業務夥伴的投資者在制定和優先的業務問題上考慮短期和長期的潛在影響，解釋結果，量化的機遇，並提出了一個觀點合作數據的專家來執行分析操作。
i. 在企業領導的重視下積極主動地帶來新的商機。
j. 知道分析師和股東對事物的知識和流程上，確保它們是可重復的，可持續的和可擴展的。
k. 在所有階段上與多個項目組合作。