學(xué)大數(shù)據(jù)都可以就業(yè)哪些崗位?因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涉及到的知識(shí)相對(duì)比較廣泛，全部學(xué)精難度太大，所以現(xiàn)在企業(yè)在招聘的時(shí)候會(huì)細(xì)分大數(shù)據(jù)崗位，專(zhuān)注于某個(gè)方向招聘，所以先解下大數(shù)據(jù)的都有哪些就業(yè)方向，然后你在后續(xù)的學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)哪部分比較感興趣就重點(diǎn)關(guān)注那部分。

　　數(shù)倉(cāng)工程師 (全稱(chēng)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師)

　　數(shù)倉(cāng)工程師日常工作一般是不寫(xiě)代碼的，主要以寫(xiě) SQL 為主!

　　數(shù)倉(cāng)工程師是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域公司招聘較多的崗位，薪資也較高，需要重點(diǎn)關(guān)注!

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，但是企業(yè)在招聘時(shí)大多要求兩者都會(huì)，進(jìn)入公司之后可能會(huì)專(zhuān)注于離線(xiàn)或?qū)崟r(shí)其中之一。

　　就目前來(lái)說(shuō)，大多數(shù)的企業(yè)還是以離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)為主，不過(guò)未來(lái)趨勢(shì)肯定是實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)為主，所以學(xué)習(xí)時(shí)，為了現(xiàn)在能找到工作，需要學(xué)習(xí)離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)，為了以后的發(fā)展，需要學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)。所以，離線(xiàn)和實(shí)時(shí)都是我們重點(diǎn)掌握的!

　　需要掌握的技能：

　　不管離線(xiàn)還是實(shí)時(shí)，重中之重就是：SQL

　　SQL 語(yǔ)法及調(diào)優(yōu)一定要掌握，這里說(shuō)的 SQL 包括 mysql 中的 sql，hive中的 hive sql，spark 中的 spark sql，flink 中 的 flink sql。

　　在企業(yè)招聘的筆記及面試中，一般問(wèn)的關(guān)于 sql 的問(wèn)題主要是以 hive sql 為主，所以請(qǐng)重點(diǎn)關(guān)注!

　　除 sql 外，還需要重點(diǎn)掌握以下技能，分為離線(xiàn)和實(shí)時(shí)

　　離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)需要重點(diǎn)掌握的技能：

　　Hadoop(HDFS，MapReduce，YARN)

　　Hive(重點(diǎn)，包括hive底層原理，hive SQL及調(diào)優(yōu))

　　Spark(Spark 會(huì)用及了解底層原理)

　　Oozie(調(diào)度工具，會(huì)用即可)

　　離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)建設(shè)(搭建數(shù)倉(cāng)，數(shù)倉(cāng)建模規(guī)范)

　　維度建模(建模方式常用的有范式建模和維度建模，重點(diǎn)關(guān)注維度建模)

　　實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)需要重點(diǎn)掌握的技能：

　　Hadoop(這是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，不管離線(xiàn)和實(shí)時(shí)都必須掌握)

　　Kafka(重點(diǎn)，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中算是唯一的消息隊(duì)列)

　　Flink(重中之重，這個(gè)不用說(shuō)了，實(shí)時(shí)計(jì)算框架中絕對(duì)王者)

　　HBase(會(huì)使用，了解底層原理)

　　Druid(會(huì)用，了解底層原理)

　　實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)(兩種數(shù)倉(cāng)架構(gòu)：Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu))

　　大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

　　數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師一般是以寫(xiě)代碼為主，以 Java 和 Scala 為主。

　　大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)分兩類(lèi)，一類(lèi)是編寫(xiě)Hadoop、Spark、Flink 的應(yīng)用程序，第二類(lèi)是對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進(jìn)行開(kāi)發(fā)，如對(duì)開(kāi)源框架的擴(kuò)展開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的開(kāi)發(fā)等!

　　需要重點(diǎn)掌握的技能：

　　語(yǔ)言：Java 和 Scala(語(yǔ)言以這兩種為主，需要重點(diǎn)掌握)

　　Linux(需要對(duì)Linux有一定的理解)

　　Hadoop(需理解底層，能看懂源碼)

　　Hive(會(huì)使用，能進(jìn)行二次開(kāi)發(fā))

　　Spark(能進(jìn)行開(kāi)發(fā)。對(duì)源碼有了解)

　　Kafka(會(huì)使用，理解底層原理)

　　Flink(能進(jìn)行開(kāi)發(fā)。對(duì)源碼有了解)

　　HBase(理解底層原理)

　　通過(guò)以上技能，我們也能看出，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)的技能重復(fù)率較高，所以很多公司招聘時(shí) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 和 數(shù)倉(cāng)建設(shè) 分的沒(méi)有這么細(xì)，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)包含了數(shù)倉(cāng)的工作!

　　ETL工程師

　　ETL是三個(gè)單詞的首字母，中文意思是抽取、轉(zhuǎn)換、加載

　　從開(kāi)始的圖中也能看出，ETL工程師是對(duì)接業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的交接點(diǎn)，所以需要處理上下游的關(guān)系

　　好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享：學(xué)大數(shù)據(jù)都做哪些崗位?對(duì)于上游，需要經(jīng)常跟業(yè)務(wù)系統(tǒng)的人打交道，所以要對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)比較熟悉。比如它們存在各種接口，不管是API級(jí)別還是數(shù)據(jù)庫(kù)接口，這都需要ETL工程師非常了解。 其次是其下游，這意味著你要跟許多數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師師、數(shù)據(jù)科學(xué)家打交道。比如將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的清洗、整理、融合)，交給下游的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　需要重點(diǎn)掌握的技能

　　語(yǔ)言：Java/Python(會(huì)基礎(chǔ))

　　Shell腳本(需要對(duì)shell較為熟悉)

　　Linux(會(huì)用基本命令)

　　Kettle(需要掌握)

　　Sqoop(會(huì)用)

　　Flume(會(huì)用)

　　MySQL(熟悉)

　　Hive(熟悉)

　　HDFS(熟悉)

　　Oozie(任務(wù)調(diào)度框架會(huì)用其中一個(gè)即可，其他如 azkaban，airflow)

　　數(shù)據(jù)分析工程師

　　在數(shù)據(jù)工程師準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)維護(hù)好數(shù)倉(cāng)后，數(shù)據(jù)分析師就上場(chǎng)了。

　　分析師們會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)情況，分析得出結(jié)論、制定業(yè)務(wù)策略或者建立模型，創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價(jià)值并支持業(yè)務(wù)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享：學(xué)大數(shù)據(jù)都做哪些崗位?同時(shí)數(shù)據(jù)分析師在后期還有數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)挖掘和算法工程師三個(gè)分支。

　　需要重點(diǎn)掌握的技能：

　　數(shù)學(xué)知識(shí)(數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)，需要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線(xiàn)性代數(shù)等課程)

　　編程語(yǔ)言(需要掌握Python、R語(yǔ)言)

　　分析工具(Excel是必須的，還需要掌握 Tableau 等可視化工具)

　　數(shù)據(jù)敏感性(對(duì)數(shù)據(jù)要有一定的敏感性，看見(jiàn)數(shù)據(jù)就能想到它的用處，能帶來(lái)哪些價(jià)值)