这是当时的大数据，也是大数据人才短缺的时代。由于中国人才缺口巨大，大数据已成为行业和市场的热点。越来越多的企业需要招聘或培训。这导致了大数据人才在同一岗位上的最高工资。掌握大数据技术，使产业和资金增长40%左右是非常普遍的。大数据被广泛应用于就业领域。在科学技术、食品工业和零售业领域，我知道需要大量的数据来处理大数据，以便提供更好的用户体验，优化库存，降低成本，满足预定的需求。让我们来看看大数据培训在各个领域的工作和未来的发展方向。
一、为什么大数据人才是中国最稀缺的职业？
1、Hadoop开发工程师
Hadoop是一种分布式文件系统（Hadoop分布式文件系统），称为HDFS。Hadoop是一种分布式软件框架，用于处理大量数据，并以可靠、高效和可扩展的方式执行数据处理。我知道Hadoop已经解决了大数据存储的问题。我知道这是一个必须在大数据培训机构学习的课程。
为什么大数据人才是中国最稀缺的职业？
2、大数据分析员
到目前为止，分析家指的是专门从事不同行业的数据收集、分类、分析和行业研究、评估和预测的专业人员。在我们的工作中，我们使用工具来提取、分析和呈现数据，以实现数据的商业意义。
正如在日期分析员，至少有一个数据分析软件，如SPSS，统计，EVIEW，SAS，大镜子和我知道的日期，至少可以用Acess和ME来知道。您可以构建至少一个软件，如MatalAB和MathMaMeTrace，以及至少一种编程语言。简而言之，优秀的分析师不应落后于业务、管理、分析、工具和设计。
3、数据挖掘工程师
数据挖掘应该从海量数据中找到规律，这需要一定的逻辑知识，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论和我所知道的。
经常使用的语言包括Python、java、C或C++，使用python或java。使用MapReduce编写程序，并使用Hadoop或HYP处理数据。如果使用Python，它将与SCAPK结合。
为什么大数据人才是中国最稀缺的职业？
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个，还有很多细分岗位小编就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。
二、发展建议
你适合从事数据分析吗？近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。
但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？
1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？
2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。
3、学习能力：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么。
4、沟通合作能力：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么。
5、性格：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？
三、行业机会与威胁分析
1、行业情况：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域。
2、企业情况：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么？
3、岗位就业情况：只要你练好真本事，数据分析相关职业是个高薪职业，而且人才缺口较大。
4、岗位要求：需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，最终目标是创收。
四、你需要渐渐培养的能力
平均工资
1、业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则
