大数据入行难？大数据职位发展分析

作为目前的主流技术趋势之一，大数据无疑是越来越得到企业重视的，国内外的互联网大厂，可以说已经完成了大数据平台的搭建且已经从大数据当中获得发展的先机，更多的大中型企业也在不断布局自身的大数据。看好行业的发展，但是很多人想入行，却发现大数据入行难？究其原因，可能是很多人没有找对发展方向。

“大数据”的火热，其实带来了很多的误解，与大数据相关的职位越来越多，也越分越细。入行大数据，那么首先你得对未来的发展方向，相关的职位职责有清楚的认识。


大数据理论研究方向：一般就职方向是科研院所和大公司研究院，这条路线偏学术，对于专业背景的要求比较高，比如说数学/统计学/计算机科学等。主要的工作内容，集中在研究数据分析/挖掘相关的算法理论以及相关工具研究，包括统计学、机器学习（人工智能）、分布式存储/计算等。

大数据工具开发方向：工具开发，主要是基于开源软件的，比如说Hadoop、Spark等开源框架，这个方向要求比较高的编码能力和算法能力。首先通过读源码、实践等方法进行学习和了解，然后尝试对社区做出贡献，尝试提交一些BugFix，逐步成为Committer。

大数据平台开发方向：基于开源的软件或者商业软件，搭建自身的数据分析平台，这是大部分企业需求的大数据人才，也就是常说的大数据工程师，一般要求比较高的编码能力和架构能力。在企业实际工作当中，往往也需要承担一些运维的工作，对于操作系统、脚本语言等需要熟悉。

数据分析处理方向：这个方向主要是基于已经搭建好的大数据平台进行下一步的工作，包数据分析、数据挖掘、数据建模等。大数据分析方向，相对于前面几个方向，对于技术背景的要求会相对低一些，不具备理论基础，不会编程，又想要入行大数据的话，这个方向是最好切入的。

目前来说，大数据发展的形势越来越好，不要过分纠结于大数据入行难或者不难这样的问题，只要想做，那就先去学习，掌握了相关的技能，那么就不愁找不到工作。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发培训2月班正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！