哈喽，大家好，我是汉斯老师。近几年来，互联网行业由于较高的薪资收入，受到许多人的追捧。很多年轻的学子，或是其他行业的有志青年，都想要投身到这个行业中来。然而一方面受到“互联网寒冬”的影响，最近频频传出各家知名互联网公司裁员缩编的消息；另一方面，大量的人才涌入，又使得互联网产业在职场上呈现出供过于求的特征，并最终导致了职场上的激烈竞争。那么互联网行业未来的潜力在哪里？我们又应该在哪个方向上发力，才能保证自己可以获得一份高薪而稳定的工作？基于多年的互联网行业从业经验，汉斯老师在这里向大家推荐大数据方向，希望通过本人的《三分钟入门大数据》和《十分钟精通大数据》等系列文章，帮助所有有志了解学习大数据的朋友掌握大数据的相关知识，也欢迎所有对互联网行业以及大数据领域感兴趣的朋友前来交流。
很多初学者在刚刚接触大数据相应的课程或资料后，往往会产生疑惑，究竟大数据相关的岗位都有什么？其各自的要求又是什么呢？最重要的是，如果我想投身这个行业，哪一种岗位是最适合我的呢？有这些疑惑的朋友，不妨看一下下面这个总结。
以上的图片中，从业务和技术两个角度，罗列了大数据相关的主要岗位。我们可以看到，这些岗位中，有的是纯粹的业务性岗位，对技术没有要求；有的是纯粹技术性岗位，不需要了解其背后的业务逻辑；然而，也有一些复合型的岗位，对从业者在业务和技术两个方面都提出了要求。
- 市场调研
特点：纯业务性岗位
要求：对业务有深度的了解，熟悉产品从生产到销售（可能还有售后）的各个环节，能够归纳总结出各个环节中最重要的运作流程和注意事项，并能够将其转化为关键性指标。市场调研在相当程度上，并不能算作是大数据体系的岗位。然而很多大数据系统，尤其是销售性质的大数据系统，在项目启动前的需求调研，都仰赖于市场调研得到的结果。从大数据的角度来说，市场调研最重要的，是能够将各个环节抽象成数值型的指标属性。很多市场调研性质的数据咨询公司都需要这类人才：全球最大的咨询公司如：华通明略、盖洛普、尼尔森、益普索之类；互联网行业如：艾媒、艾瑞之类。
- 数据分析师
特点：纯业务性岗位，业务专家
要求：要熟悉产品从生产到销售（可能还有售后）的整个运作流程，能够归纳总结出影响各个环节品质好坏的关键点，以及这些关键点对应的数值型指标。通常初级的数据分析师需要精通office软件体系（尤其是Excel）；中高级的数据分析师，在前面提到的基础上，还需要对大数据系统的运作流程加以了解，并且明确知道大数据系统产生的成果物（一般是一些报表等）中包含的信息。资深的数据分析师，要能够从成果物中提取有价值的信息，总结出其中的规律并建立业务模型，并且能够整理出报告资料，将分析结果展示出来。数据分析师往往对相关技术的要求较低，但数据分析师需要具备相当程度上数学和统计学相关的知识技巧。为了能够正确地分析结果并展示出来，其需要学习Matlab,SPSS等数据分析软件，也需要精通如Tableau，Power BI等报表展示软件。数据分析师在很多公司，是以业务咨询专家或公司的业务指导顾问的身份，参与公司决策的制定。
- 数据产品经理
特点：偏业务领域的岗位，但需要对大数据系统的技术实现具备一定程度的理解
要求：数据产品经理在大数据项目中，具有非常重要的地位。首先，数据产品经理要能够清楚产品的市场定位，衔接市场调研和业务专家将业务逻辑抽象出来，转变成大数据项目的需求，并且协助开发部门最终形成可实现性的解决方案；另一方面，数据产品经理要能够与大数据项目的开发团队协商沟通，最终将整个项目开发落实下去。数据产品经理是一个高级别，高复杂度的职位。大数据系统所需要的部分原始数据，往往需要前后端等多个部门的协作，所以该职位需要具备正常产品经理所需的全部素质。此外，数据产品经理还必须对大数据相关技术在实现难度，实现条件以及运行特点（实时/伪实时/非实时等）有一定程度的了解。
- 算法工程师
特点：资深技术性岗位，也需要对业务具备一定程度的了解
要求：与业务专家对应的，需要技术层面有专业的算法工程师，能够基于大数据项目的需求和所要实现的功能特征，将其中逻辑抽象成具体的算法模型。算法工程师需要具备较高的数学，统计学相关的知识，与此同时，算法工程师也需要具备一定的编程能力，从而将算法以适当的编程语言或环境加以实现（部分情况下，算法可能是由开发工程师实现的）。算法工程师需要深入理解各种常规的算法模型的实现机制，以机器学习领域相关的算法工程师为例，其需要了解如决策树，支持向量机，聚类等相关的算法，并且具备根据实际情况对算法加以调整和改良的能力。
- 数据开发工程师
特点：偏技术性岗位，对业务了解较少，以实现功能（算法）为主
要求：数据开发工程师是很多计算机专业毕业生，投身大数据领域后，最常应聘的岗位。这类岗位往往不要求求职者对业务和算法模型具备太高深的理解，但通常要求其编程能力。大数据项目由于其所涉及到的语言和开发环境复杂，常见的大数据编程语言包括python，java，scala等。此外，数据开发工程师，也需要对各类数据库，以及各个语言的深度学习框架具备较高的理解。
- 数据平台架构师
特点：技术性岗位，不需要对业务的理解
要求：数据平台架构师又称为分布式实施工程师，其需要对平台架构的实现与运维有较深的理解，特别是分布式相关的架构知识。该岗位的求职者需要较为精通服务器架构，大数据平台架构（如cloudmanager等）以及各类组件的架构（包括但不限于tomcat，docker，kafka，nginx等）。
