上次给大家介绍了大数据专业的报考方面的内容，今天小编来带大家看看大数据行业就业情况。首先大家得知道，如果想朝大数据行业发展得学习哪些方面的知识。大家都知道数学和计算机都是秃头强势学科，而大数据emmmm.....好吧，就是数学+计算机。
给大家列一份某大学大数据专业的学习科目供大家参考 。
看到这又长又让人费解的课程是不是有关掉这篇推送的欲望。别别别，先别着急走，鲁迅先生不是说过一句话：今天吃的过苦都是明天要享的福。
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在如此晦涩难懂的学科知识的支撑下，所得到的回报也是不菲的。BAT，华为，字节跳动，医学，教育，农业，人工智能，年薪百万，香车美女，人生巅峰等等这些词都是可以和大数据行业挂钩的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：522189307，欢迎添加，了解课程介绍，获取学习资源。
根据全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000!
而根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
与如此大量需求相对应的是高额的回报。
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不难看出，从事大数据方面工作的薪酬是相当可观的，同时大数据发展上也可以由技术岗位转向管理岗位，最后走向人生巅峰。那么对于未来想从事大数据的童鞋们，重点来了，大数据方面的岗位都有哪些呢。以及每一个岗位所需要技能都需要哪些，接下来小编就带着大家看一下，大数据的就业方向以及所需要的专业技能。
1
ETL研发
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。
薪酬情况:
2
Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。
所需技能：
Java/Scala/Python/C/C++/JavaScript/JSP中的一种或多种；熟悉Hadoop框架，掌握Hadoop/HBase/Flume/Kafka/Flink /Hive/Spark等开源大数据技术。
薪酬情况：
3
数据科学研究
数据科学的本质就是用数据来指导科学，用科学的方法处理数据，在许多行业中都通过结合数据来对专业做出指导和研究。
所需技能:良好的数据分析的能力，精通数学模型，能熟练使用数据分析软件R,Python等，有较强的英文能力。且该行业涉及知识较为深入和前沿，因此学历多数要求为硕士以上。
薪酬情况：
4
数据分析师
通过对已有数据进行分析处理得到有价值的信息，提供这些信息给企业让企业制定经营策略。或者从事研究方向，对学科数据进行挖掘分析，得到新的学科知识。
所需技能：对数据敏感，具有优秀的数据处理能力，能熟练使用R/python，熟练运用hive/sql编程，良好的编程能力，机器学习及统计学知识扎实。
薪酬情况：
5
OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
所需技能：熟悉大数据底层系统的开发，熟悉服务器软硬件体系结构；精通Linux和大数据存储和计算模型；精通一门开发语言（Python、Scala、Java、C等），熟练hadoop，spark，Kafka的使用，熟悉mysql等关系数据库和nosql技术。
薪酬情况：根据需求和公司的不同月薪从10000～50000不等。
6
数据可视化
随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。其主要的工作就是将庞大的数据转化成生动形象的图表，视频等。
所需技能：具有扎实的前端基本功，包括但不限于HTML/CSS/JS等；熟悉数据可视化库，如ECharts/D3.js/HighCharts/G2等;熟悉BI开发的流程。熟悉主流oracle数据库等，熟练掌握SQL。
薪酬情况:
7
算法工程师
通过研究算法提升数据的处理速度，节省处理数据的存储空间。让输入输出过程更加高效。
所需技能：具有优秀编程能力，精通Python，GO，R，Scala，c/c++或Java中任意一门语言；具备优秀的数学能力，精通监督/非监督机器学习的算法；对深度学习有广博而深入的了解。有较强的问题分析与解决的能力。
薪酬情况：
8
信息架构开发
了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和应用。
所需技能：具备优秀的编程能力，精通C/C++，熟悉Golang；熟悉mysql，redis等存储，熟悉Linux开发环境；有数据分析的洞察力和产品意识；精通架构模式，精通主流应用架构和平台，精通应用系统的高性能，高安全，高可靠，高可扩展，高可管理等非功能设计与规划。
薪酬情况：
9
数据仓库研究
建立并维护数据仓库，合理设计数据仓库，做到高可用，高扩展和易维护；与后端工程师沟通，根据相关需求，设计数据库的表结构，对最终性能负责；根据需求，确保数据实时性达标；与前端工程师沟通，根据数据分析后的结果辅助进行可视化展现；配合架构师完成ETL工作，确保数据入仓后的完整性和正确性。
所需技能：熟悉SQL及PLSQL的开发，了解MySQL/Oracle等大型数据库；熟悉Nosql(如Redis，Hbase等)，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，能解决高并发的调度系统中的问题。熟悉Unix/Linux操作系统和开发环境；熟悉分布式系统的应用系统的规划及设计能力。
薪酬情况：
10
数据挖掘工程师
以大数据为基础，借助hadoop集群，使用python脚本语言编写map/reduce程序，在海量数据中进行数据的分析统计；利用数据挖掘、人工智能等分析模型，发掘用户行为中蕴藏的潜在规律；对特定主题进行建模，解决实际问题。
所需技能：能熟练使用hadoop框架；具备优秀的编程能力；了解常用的数据分析工具，具有Hadoop、Hive、Storm及MySQL等分析实践经验；对机器学习，文本挖掘，自然语言识别和网络爬虫具有一定的了解。
薪酬情况：
通过以上的资料和数据我们可以看到，大数据的就业方向是很广泛的，薪酬相对于大多数行业来说也是处于较高水平的，由于大数据方面也涉及大量相关的计算机学科知识，因此在就业方面也可以选择与计算机相关的工作如：软件开发，游戏开发，系统运维或网络安全等。
大数据方向的职业相对于其他的职业来说会稍微辛苦一些。但是富有挑战性和创造性，对于愿意不断挑战自己，让自身不断提升的童鞋来说，大数据绝对是一个能满足你们要求的学科。
你以为的大数据：
实际的大数据：
