A medida que se descubren más formas de datos, la necesidad de procesar, recopilar, almacenar y analizar datos continúa evolucionando. El término "Business Intelligence" se está volviendo cada vez más popular y la demanda de software y sistemas emergentes para analizar el desempeño empresarial y operativo está aumentando rápidamente. Por lo tanto, existen muchos puestos relacionados con el análisis de datos. Echemos un vistazo hoy.
1. Científico de datos
Los científicos de datos deben poder aplicar matemáticas, estadísticas y métodos científicos. Utilice una variedad de herramientas y técnicas para limpiar y preparar datos; realizar análisis predictivos e inteligencia artificial; y explicar cómo aprovechar estos resultados para proporcionar soluciones basadas en datos a problemas comerciales. Los científicos de datos requieren muchas más habilidades que los analistas de datos.
2. Analista de datos
Los analistas de datos recopilan, procesan y realizan análisis de datos estadísticos para sacar conclusiones significativas para la organización. Los analistas de datos transforman y procesan grandes conjuntos de datos en un formato utilizable, como un informe o una presentación. También ayudan en el proceso de toma de decisiones al estudiar patrones importantes y recopilar información a partir de datos que luego se comunican de manera efectiva al liderazgo organizacional para ayudar en las decisiones comerciales.
3. Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos son responsables de preparar, procesar y gestionar los datos recopilados y almacenados con fines analíticos u operativos. Al igual que los ingenieros tradicionales, los ingenieros de datos construyen y mantienen "canalizaciones" de datos que conectan datos de un sistema a otro para que los científicos de datos puedan obtener información. Debido a esto, los ingenieros de datos deben conocer varios lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos, como Python, R y SQL.
4. Arquitecto de datos
Los arquitectos de datos diseñan y crean principalmente planos para sistemas de gestión de datos, que luego son construidos por ingenieros de datos. Al igual que los arquitectos tradicionales, los arquitectos de datos son "visionarios" porque son responsables de visualizar y diseñar el marco de gestión de datos de una organización. Además, los arquitectos de datos mejoran el rendimiento de los sistemas existentes y garantizan que sean utilizables por administradores y analistas de bases de datos.
5. Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)
Los desarrolladores de inteligencia empresarial son ingenieros especializados que utilizan herramientas de software para transformar datos en información útil que ayude a tomar decisiones empresariales. Responsable de simplificar la información técnica para que pueda ser fácilmente entendida por otros en la empresa. En pocas palabras, crean y ejecutan informes que contienen los datos que encuentran utilizando herramientas de inteligencia empresarial y traducen la información a términos más coloquiales.
6. Estadístico
Dado que la estadística es una de las bases principales de la ciencia de datos, muchos estadísticos pueden pasar fácilmente al campo de la ciencia de datos. Los estadísticos son los principales responsables de la recopilación y el procesamiento de datos. Ellos deciden qué datos se necesitan y cómo recopilarlos. Además, diseñan experimentos, analizan e interpretan datos y reportan conclusiones.
7. Ingeniero de aprendizaje automático
Los ingenieros de aprendizaje automático son otro grupo de ingenieros profesionales que se centran en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar modelos predictivos. Básicamente, el algoritmo desarrollado utiliza datos de entrada y predice el resultado utilizando modelos estadísticos mientras actualiza continuamente el resultado a medida que hay nuevos datos disponibles.
La ciencia de datos es extremadamente popular hoy en día, y la proporción de estadísticos y científicos de datos en la fuerza laboral total es pequeña en comparación con otras ocupaciones, pero se espera que estas cifras aumenten en los próximos años a medida que la carrera profesional de ciencia de datos se vuelva más popular.
El Liepin Big Data Research Institute publicó el "Informe de tendencias de empleo de talentos futuros 2022"
A juzgar por las clasificaciones, si se observa el salario anual promedio de los talentos de nivel medio a alto en varias industrias de enero a abril de 2022, el salario anual promedio de los talentos de nivel medio a alto en la industria de la inteligencia artificial es el más alto. , 310.400 yuanes; el salario medio anual de los talentos de nivel medio a alto en la industria financiera es de 276.900 yuanes. En segundo lugar, el salario medio anual de los talentos de nivel medio a alto en las industrias de comunicaciones y big data es de 275.100 yuanes. yuanes y 252.300 yuanes respectivamente, ocupando el tercer y cuarto lugar; el salario anual promedio de los talentos de nivel medio a alto en la industria de TI/Internet es de 230.200 yuanes, ocupando el séptimo lugar.
Fuente del gráfico: "Informe sobre tendencias futuras del empleo de talentos de 2022"
¿Qué pasa si te sientes drogado y promedio así? Luego abra Boss Direct Recruitment y busque ingenieros de big data:
hagamos un análisis de datos:
La columna de salario tiene un salario mínimo y un salario máximo. Comparamos y analizamos diferentes ciudades y encontramos que Beijing tiene el nivel salarial más alto, siendo el más bajo 22k y el más alto 38k.
La experiencia laboral también es un factor importante que restringe los niveles salariales. Como puede verse en la figura, incluso un recién graduado puede alcanzar un rango salarial de 11 a 20 mil.
En términos de requisitos académicos, la mayoría son estudiantes universitarios, seguidos por títulos universitarios y de maestría, y hay tan pocos otros que no se muestran en el gráfico. 
La mayoría de los requisitos de la empresa para diferentes puestos son de 3 a 5 años. Por supuesto, las empresas necesitan empleados con cierta experiencia laboral, pero en la contratación real, si tiene experiencia en proyectos y buenos conocimientos teóricos, las empresas también relajarán las condiciones.
Al analizar diferentes industrias, encontramos que la demanda de trabajos de big data se distribuye en todos los ámbitos de la vida, principalmente en software e Internet, y también puede estar determinada por este software de contratación. Después de todo, la contratación directa por parte de Boss se produce principalmente en Industria de Internet.
Echemos un vistazo a qué empresas están contratando para puestos relacionados con big data. A juzgar por el número de más de 15, Huawei, Tencent, Alibaba, Byte, estas grandes empresas todavía tienen una gran demanda para este puesto.
Entonces, ¿qué habilidades se requieren para estos puestos? Spark, Hadoop, almacén de datos, Python, SQL, Mapreduce, Hbase y más
Según la situación del desarrollo nacional, las perspectivas de desarrollo futuro de big data serán muy buenas. Desde que las empresas comenzaron la transformación digital en 2018, las ciudades de primer y segundo nivel tienen una fuerte demanda de talentos en el campo de big data. En los próximos años, la demanda de talentos en las ciudades de tercer y cuarto nivel también aumentará significativamente.
En el campo de big data, el desarrollo nacional es relativamente tardío: desde 2016, solo más de 200 universidades han abierto carreras relacionadas con big data, lo que significa que el primer grupo de graduados en 2020 acaba de ingresar a la sociedad y el entorno de mercado de nuestro país es en Existe una necesidad urgente de talentos de big data, pero hay escasez de talentos, por lo que habrá muchas oportunidades de empleo en el campo de big data en el futuro.
El salario es alto y la brecha es grande, por lo que, naturalmente, se ha convertido en la opción de "salario" para los profesionales.
Cualquier proceso de aprendizaje requiere una ruta de aprendizaje científica y razonable para lograr nuestros objetivos de aprendizaje de manera ordenada. El contenido necesario para aprender Python + big data es complejo y difícil. ¡Hemos compilado una hoja de ruta completa de aprendizaje de Python + big data para ayudarlo a aclarar sus ideas y superar las dificultades!
Introducción detallada a la hoja de ruta de aprendizaje de Python + big data
Introducción a la primera fase del desarrollo de big data.
Introducción previa al estudio: comience con bases de datos relacionales tradicionales, herramientas de migración de datos maestros, herramientas de visualización de datos de BI y SQL para sentar una base sólida para el aprendizaje posterior.
1. Conceptos básicos del desarrollo de datos de Big Data MySQL8.0 desde el nivel básico hasta el dominio
MySQL es todo el curso básico de TI y SQL se aplica a toda la vida de TI. Como dice el refrán, si escribes bien SQL, puedes encontrar trabajo fácilmente. Este curso explica de manera integral MySQL8.0 desde cero hasta nivel avanzado, luego de estudiar este curso podrás tener el nivel de SQL requerido para el desarrollo básico.
La segunda etapa de la base central de big data
Introducción previa al estudio: aprenda Linux, Hadoop, Hive y domine las tecnologías básicas de big data.
La versión 2022 del tutorial introductorio de Big Data Hadoop
Hadoop Offline es el núcleo y la piedra angular del ecosistema de big data, es una introducción a todo el desarrollo de big data y un curso que sienta una base sólida para Spark y Flink posteriores. Después de dominar las tres partes del curso: Linux, Hadoop y Hive, podrá implementar de forma independiente el desarrollo de informes visuales para el análisis de datos fuera de línea basado en el almacén de datos.
La tercera etapa de cientos de miles de millones de tecnología de almacenamiento de datos
Introducción previa al estudio: esta etapa del curso está impulsada por proyectos reales y aprende tecnología de almacenamiento de datos fuera de línea.
Almacén de datos fuera de línea, práctica de proyectos de educación en línea a nivel empresarial (proceso completo del proyecto de almacén de datos de Hive)
Este curso establecerá un almacén de datos grupal, unificará el centro de datos grupal y almacenará y procesará de manera centralizada datos comerciales dispersos; el propósito es según la demanda investigación, diseño, control de versiones, investigación y desarrollo, desde pruebas hasta la implementación, cubriendo el proceso completo del proyecto, extracción y análisis de datos masivos de comportamiento del usuario, personalización de colecciones de datos multidimensionales y formación de un mercado de datos para su uso en diversos temas de escena.
Computación de memoria PB de fase 4
Introducción previa al estudio: Spark ha adoptado oficialmente Python como el primer idioma en su página de inicio. En la actualización a la versión 3.2, se destaca que Pandas está integrado y empaquetado, el curso cumple plenamente con las tendencias de la comunidad técnica y el reclutamiento. necesita y es la primera empresa en toda la red en agregar contenido Python en Spark.
1. Python desde principiante hasta competente (19 días completos)
Curso de aprendizaje básico de Python, comenzando con la configuración del entorno. Declaraciones de juicio, luego tipos de datos básicos, luego aprender y dominar funciones, familiarizarse con las operaciones de archivos, inicialmente desarrollar ideas de programación orientada a objetos y finalmente llevar a los estudiantes al palacio de programación de Python con un caso.
2.Programación avanzada en Python desde cero hasta la creación de un sitio web
Después de estudiar este curso, dominará la sintaxis avanzada, la programación multitarea y la programación de redes de Python.
3.spark3.2 desde lo básico hasta el dominio
Spark es el producto estrella del sistema de big data: es un marco informático iterativo de memoria distribuida de alto rendimiento que puede procesar cantidades masivas de datos. Este curso está desarrollado en base al aprendizaje del lenguaje Python Spark3.2. La explicación del curso se centra en conectar la teoría con la práctica, es eficiente y rápida, y explica los aspectos profundos en términos simples, para que incluso los principiantes puedan dominarlo rápidamente. Dejemos que los ingenieros experimentados también ganen algo.
4. Práctica de proyectos industriales de almacén de datos fuera de línea de Big Data Hive + Spark
A través de la arquitectura de tecnología de big data, solucionamos los problemas de almacenamiento y análisis de datos, visualización y recomendación personalizada en la industria manufacturera de Internet de las cosas. El proyecto de fabricación integral se basa principalmente en capas del almacén de datos de Hive para almacenar varios datos de indicadores comerciales y utiliza SparkSQL para el análisis de datos. El negocio principal involucra operadores, centros de llamadas, órdenes de trabajo, gasolineras y almacenamiento de materiales.