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數據庫方向就業前景
大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。以下小編為大家介紹數據庫方向就業前景文章,歡迎大家閱讀參考!
數據庫方向就業前景
大數據的趨勢已逐步從概念走向落地,而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中,各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢,也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。
目前,大數據主要有三大就業方向:大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中,各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
從企業方面來說,大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過算法來測試新產品的有效性,是一個相對較新的領域。在安全和風險分析方面,數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析,并最終通過分析信息來有效遏制網絡入侵或抓住網絡罪犯。
具體的就業還可以選擇如:ETL研發、Hadoop開發、可視化工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究等。
數據庫應用開發 (application development)
除了基本的SQL方面的知識,還要熟悉開發流程,軟件工程,各種框架和開發工具等等,數據庫應用開發這個方向上的機會最多,職位最多,薪水一般
數據建模專家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知識,非常熟悉數據庫原理,數據建模負責將用戶對數據的需求轉化為數據庫物理設計和物理設計這個方向上在大公司(金融,保險,研究,軟件開發商等)有專門職位,在中小公司則可能由程序員承擔。
商業智能專家 (business intelligence - BI)
主要從商業應用,最終用戶的角度去從數據中獲得有用的信息,涉及OLAP (online analytical processing)需要使用SSRS, cognos, crystal report等報表工具,或者其他一些數據挖掘,統計方面的軟件工具
數據構架師 (Data Architect)
主要從全局上制定和控制關于數據庫在邏輯這一層的大方向,也包括數據可用性,擴展性等長期性戰略,協調數據庫的應用開發,建模,DBA之間的工作。在中小公司或者沒有這個職位,或者由開發人員,DBA負責。
數據庫管理員(database administrator - DBA)
數據庫的安裝,配置,調優,備份/恢復,監控,自動化等,協助應用開發(有些職位還要求優化SQL,寫存儲過程和函數等)這個方向上的職位相對少一些,但一般有點規模的公司還是會有這樣的職位
數據倉庫專家 (data warehouse - DW)
應付超大規模的數據,歷史數據的存儲,管理和使用,和商業智能關系密切,很多時候BI和DW是放在一個大類里面的,
存儲工程師 (storage engineer)
專門負責提供數據存儲方案,使用各種存儲技術滿足數據訪問和存儲需求,和DBA的工作關系比較密切。對高可用性有嚴格要求(比如通信,金融,數據中心等)的公司通常有這種職位,這種職位也非常少。
性能優化工程師 (performance engineer)
專長數據庫的性能調試和優化,為用戶提供解決性能瓶頸方面的問題。
我知道至少IBM,微軟和Oracle都有專門的數據庫性能實驗室(database performance lab),也有專門的性能優化工程師,負責為其數據庫產品和關鍵應用提供這方面的技術支持。
對數據庫性能有嚴格要求的公司(比如金融行業)可能會有這種職位。
因為針對性很強,甚至要求對多種數據庫非常熟悉,所以職位極少。
高級數據庫管理員(senior DBA)
在DBA的基礎上,還涉及上面3種職位的部分工作,具體包括下面這些:
對應用系統的數據(布局,訪問模式,增長模式,存儲要求等)比較熟悉。
對性能優化非常熟悉,可以發現并優化從SQL到硬件I/O,網絡等各個層面上的瓶頸對于存儲技術相對熟悉,可能代替存儲工程師的一些工作,對數據庫的高可用性技術非常熟悉(比如MSSQL的集群,ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等)對大規模數據庫有效進行物理擴展(比如表分區)或者邏輯擴展(比如數據庫分區,聯合數據庫等)熟悉各種數據復制技術,比如單向,雙向,點對點復制技術,以滿足應用要求。
災難數據恢復過程的建立,測試和執行這種職位一般只在對數據庫要求非常高并且規模非常大(比如金融,電信,數據中心等)的公司需要,而且這種公司一般有一個專門獨立負責數據庫的部門或組。這種職位非常少。
拓展閱讀:
大數據就業前景好嗎
大數據就業情況怎么樣?薪資待遇怎么樣?相信這些是想要學習大數據的伙伴們首先就會考慮的,也是最重視的問題吧?贫啻髷祿鳛镈T時代大數據人才培養基地,當然也把大數據人才就業放到第一位,也灰常努力培養符合企業用人需求的人才,使勁兒推動大數據產業的發展。下面科多大數據就和你們一起來看看啥情況吧!
爬取了一個月內4600份大數據領域職位需求,生成一份大數據市場需求報告。為了探索這個問題,從幾個主流招聘網站爬取了大數據相關的職位信息,最終生成一份《大數據職位需求報告》,幫助大數據領域的從業者了解目前大數據領域職位的需求情況,為大數據領域的從業者或者即將進入大數據領域的朋友提供幫助。
1.大數據領域,具體細分領域的需求情況。
我們將大數據領域細分為數據分析、大數據開發、數據挖掘&機器學習以及云計算等四個具體的子類。
目前我國的大數據領域整體還是偏基礎分析方面,這也就是為何數據分析與大數據開發的需求量巨大,而偏高級的挖掘與機器學習的子領域則需要進一步的發展,及早投入還是有比較大的前景的。而作為偏基礎設施的云計算領域,雖然已經有火的苗頭,但從目前看需求量并不是很大。
2.聽說大數據猿們的收入很高?
在整體的分布中,5-10K的猿類占據了大頭,但從月薪10K之后可以看到依然有不少的需求分布,特別是40K以上的高薪酬依然有64個JD需求出現。
3 .我剛畢業,你們需要我嗎?
經驗不限的已經占據了近一半的需求,在剩余的需求中,1-3年的大數據中低級工程師的需求比較高,3-5年的大數據中高級工程師需求次之,對于5-10的“磚家” 依然還是有需求的。
我們想想,大數據這個領域真正的發展有沒有超過10年?一些就要10年背景的人,那只能呵呵了。當然,如果你只需要一個開發經驗在10年以上的,那是可以理解的。
4 .我才本科畢業,我的學歷夠嗎?
所以,本科畢業的朋友們,俺在這里告訴你們,本科太夠了,大數據的門檻并沒有想象中高,這個領域的主力大軍依然本科生與大專生。所以,作為本科畢業或者?飘厴I的你,是不是該松一口氣了,再也不用擔心你找不到大數據相關的工作了。
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