當下，大多數(shù)企業(yè)都明白大數(shù)據的作用。大數(shù)據——這個龐大甚至是有時是壓倒性的信息包含了企業(yè)日常經營的過程：銷售策略，營銷郵件的打開率，網站點擊量等等，利用好大數(shù)據也能讓你發(fā)現(xiàn)消費者的行為和心理。
這個時代是大數(shù)據時代，也是大數(shù)據人才稀缺的時代。由于中國人才缺口比較大，大數(shù)據也迅速成為行業(yè)和市場的熱點，更多的企業(yè)無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需，這也促使大數(shù)據人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數(shù)據技術，工資提升40%左右是很常見的。”大數(shù)據的就業(yè)領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業(yè)，零售業(yè)等等，都是需要大數(shù)據人才進行大數(shù)據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優(yōu)化庫存，降低成本，預測需求。下面一起看看大數(shù)據培訓后大家在各個領域可以從事的工作崗位有哪些。
1、Hadoop開發(fā)工程師
Hadoop是一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數(shù)據進行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數(shù)據處理。所以說Hadoop解決了大數(shù)據如何存儲的問題，因而在大數(shù)據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數(shù)據分析師
數(shù)據分析師是數(shù)據師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據搜集、整理、分析，并依據數(shù)據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據，實現(xiàn)數(shù)據的商業(yè)意義。
作為一名數(shù)據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數(shù)據魔鏡等數(shù)據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數(shù)據庫開發(fā)，至少掌握一門數(shù)學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言�？傊�，一個優(yōu)秀的數(shù)據分析師，應該業(yè)務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數(shù)據挖掘工程師
做數(shù)據挖掘要從海量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學知識，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數(shù)據可視化工程師
隨著大數(shù)據在人們工作及日常生活中的應用，大數(shù)據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經濟可視化產品，大數(shù)據技術和大數(shù)據可視化都是幕后的英雄。
大家能從事的工作崗位并不只是上面的這幾個，還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立于不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
擁有大數(shù)據和數(shù)據分析工具確實是有幫助的，然而這也是一把雙刃劍：過于依賴數(shù)據，可能會讓我們忽視自己強大的直覺(甚至經常是正確的直覺)。這些直覺又無法量化。針對這個問題，來自青年企業(yè)家理事會(YEC)的12位創(chuàng)業(yè)者提供了如下意見，告訴我們如何利用大數(shù)據，而不盲從數(shù)字，不至于所有商業(yè)決策都任憑大數(shù)據的擺布。
1.大數(shù)據只是指導作用，但不能是只依靠大數(shù)據
我認為大數(shù)據是很有效的，但是我們在做品牌營銷決策的時候不能完全以大數(shù)據“馬首是瞻”。應該有一種有效結合了大數(shù)據和“直覺判斷”的方法。通過數(shù)據指導，我可以為品牌吸引新的用戶，但是我不會讓數(shù)據決定我和讀者之間互動的形式。
2.讓自己對數(shù)據負責，同時也要切合實際
人類容易犯錯，但數(shù)據也會誤導我們。我把這種現(xiàn)實主義帶到了我所有的決策中。它確保我對數(shù)據保持負責，同時對它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態(tài)度。
3.數(shù)據是ROI的一部分
大數(shù)據有他的重要作用，它簡化了數(shù)十年來的記錄和研究。但大數(shù)據也不是萬無一失的。當我們觀測數(shù)據的趨勢時，需要對影響結果和數(shù)據流的其他因素保持關注。在我的報告中，大數(shù)據只是投資回報率的一小部分，還有很多工具和方法可以來發(fā)現(xiàn)商業(yè)趨勢。
4.理解商業(yè)數(shù)據需求
這取決于你的商業(yè)模型，你需要考慮你的數(shù)據獲取、數(shù)據測量的難易性，還是為人為失誤留出了空間，你是在調查觀點，事實還是數(shù)據。在你全面使用大數(shù)據之前考慮這些要素，不要盲從大數(shù)據。這是你的業(yè)務，你才是這方面的專家
5.發(fā)現(xiàn)模式和趨勢
通過大數(shù)據工具和方法，我們可以迅速查閱大量數(shù)據，以揭示隱藏的規(guī)律、未知的聯(lián)系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息。我們就能預計客戶需求或欲望，由此改進服務;在問題出現(xiàn)之前，發(fā)現(xiàn)并減弱問題的影響，并改進管理決策。
6.了解數(shù)據的局限
我們竭力讓數(shù)據引導我們，而不是我們去引導數(shù)據。因為估值是一個特殊的領域，數(shù)據和直覺有時會無法產生良性互動。我們不斷地添加新的數(shù)據可視化和解釋，標準測試，并在數(shù)據出問題的時候可以及時發(fā)現(xiàn)。
7.樹立數(shù)據的標準
在推行數(shù)據優(yōu)先的措施之后，我們高興的發(fā)現(xiàn)關鍵指標有了長足的進步。我們也不盲從于大數(shù)據，我們使用以往的銷售數(shù)據進行評估。我們已經發(fā)現(xiàn)，知道這個模型的預測極限在哪里是非常重要的。
8.發(fā)現(xiàn)大數(shù)據背后的細節(jié)
要看到大數(shù)據背后的細節(jié)。并要基于這些細節(jié)來做出決定。
9.定性和定量分析結合
我們將定量數(shù)據(度量、調查、服務器日志數(shù)據)與定性反饋(調查、訪談、用戶研究等)結合在一起。這給我們提供了一個更全面的視角來做出最明智的決定。數(shù)據可能會誤導決策，因為它們只會講述部分內容。
10.專注于獲得優(yōu)質數(shù)據
數(shù)據質量不一，也有優(yōu)劣之別。兜售原始數(shù)據、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學習與人工智能相結合——的公司比比皆是。重點之一是獲得優(yōu)質、可靠的數(shù)據;這樣，后續(xù)的決策就會水到渠成。
11.分析數(shù)據找到潛在客戶
大數(shù)據讓我的企業(yè)和銷售可以了解和預測用戶行為，比如人們在哪些場景下網購，購買什么?未來幾個月用戶可能會轉移到哪些場景。這樣，銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產品或服務的顧客，以及掌握向他們推銷的最佳時機。
12.讓數(shù)據證明你的直覺正確性
直覺告訴我們，登錄頁的某些設計會有不錯的表現(xiàn)。但只有等數(shù)據量起來之后，我們才能看到實際的效果，以及這些設計的優(yōu)缺點。要判斷這些猜測是否準確，數(shù)據是最有發(fā)言權的。在數(shù)據的引導下，我們將就內容的取舍作出合適的決策。
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