云计算大数据就业职位(云计算和大数据有什么区别)

大数据岗位主要有三个方向：

一是数据分析的大数据人才，二是研究和系统开发的大数据人才，三是大数据人才用于应用程序开发。他们的基本岗位是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和大数据分析师。

1大数据更赚钱的工作

（1）大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计和数据库详细设计、数据库架构优化以及解决数据库中心建设和设计问题。他们还负责集群的日常运营、系统监控和配置以及Hadoop与其他系统的集成。

（2）大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台，开发分析应用。他们熟悉不同的工具或算法、编程、打包、优化或使用MapReduce事务。他们以大数据技术为核心，开发基于大数据技术的各种应用和行业解决方案。

（3）大数据分析师：利用算法解决分析问题，从事数据挖掘。他们最大的能力就是让数据说真话。此外，他们还拥有某些领域的专业知识，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

（4）数据可视化工程师：具有良好的沟通能力和团队精神，责任心强，优秀的解决问题能力。他们负责在采集到的高质量数据中，利用图形化工具和方法清晰揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好地开发大数据应用，发现大数据背后的巨大财富。

2热大数据专业

1Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI数据处理成本过高，企业负担加重。Hadoop廉价的数据处理能力被重新发现，企业需求持续增长。并且已经成为大数据人才必须掌握的技术。

2、信息架构的发展大数据重新掀起了主数据管理热潮。充分利用企业数据并支持决策需要高度专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和记录关键元素，以确保以高效的方式管理和使用数据。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模。

3、数据安全研究数据安全岗位主要负责企业内大型服务器、数据存储和安全的管理，以及网络与信息安全项目的规划、设计和实施。

4、ETL研发随着企业数据种类和来源的不断增加，数据集成和处理的难度越来越大，企业急需具有数据集成能力的人才。ETL开发人员就是在这种需求下诞生的一个专业职位。ETL人才在大数据时代如此受欢迎的原因之一是，在企业大数据应用的早期，Hadoop只是一个穷人的ETL。