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当前，大数据分析的就业主要有三个方向：一是数据分析大数据人才，二是系统研发大数据人才，三是应用开发大数据人才。他们的基本职位是大数据系统研发工程师，大数据应用程序开发工程师和大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是业务的一个方向，而***职位决定了做什么？大数据从业者/求职者可以根据自己的技术和兴趣特点选择适合他们的大数据。相关文章。这是与大数据相关的10条热门帖子。
I. ETL开发
随着企业数据的类型和来源不断增加，集成和处理数据变得越来越困难。企业迫切需要具有数据集成能力的人才。 ETL开发人员这是基于此需求而产生的***职位。 ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是，在企业大数据应用程序的早期阶段，Hadoop只是一个糟糕的ETL。
二，Hadoop开发
Hadoop是一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），称为HDFS。 Hadoop是一个软件框架，它以可靠，***和可扩展的方式分发大量数据。
随着数据大小的不断增加，传统BI数据处理的成本。 Hadoop的廉价数据处理功能已被重新挖掘，并且企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的技术。
因此，Hadoop解决了大数据存储的问题，因此这是大数据培训机构必须学习的课程。涉及的主要技术包括：Hadoop离线计算概述，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，Flume分布式日志框架。
数据分析职业规划
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数据分析职业规划源自工作信息分析：
一种。需要了解电子商务行业，了解主流电子商务平台的规则和指标
湾熟练使用Office，尤其是精通Excel（应掌握数据视图和常用功能），
熟悉统计分析工具，例如SQL，Python或SAS，SPSS等，可以使用这些工具进行数据处理；
C。数据敏***高，善于从数据中发现问题，能够准备报告和编写业务报告；
3.获取行业相关数据并描述数据集信息
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从总体工资分布来看，数据分析中的职业工资普遍较高，大多数人每月工资在10k-25之间，但这只是拉狗所显示的工资。具体细节尚不清楚。
从不同城市的工资分布来看，在北京工作的数据分析师的中位数约为2万，是******高的。其次是上海，杭州和深圳。如果要发展，***好在北方，上海，深圳和杭州。
从不同学历的薪资情况来看，学历越高，薪水越高，大专生也有一定的劣势。我认为数据分析应该对数学有一定要求。毕竟，大学已经学习了数理统计和***数学。线性代数。
根据北京和上海工作经验的不同工资分配，可以得出结论，如果有一些工作经验去北京，上海所获得的工资就更高。
对北京北上广深所要求的数据分析师职位数量的分析获得了238个。
根据对公司所在行业的词云地图的分析，对数据分析师的需求***大的行业主要是Internet，电子商务和***领域。