分析报告（1）
近几年大数据行业席卷整个社会的各行各业，火热到跟当年的Android开发一样，未来5年将新一步火爆，很多从事IT行业的人员开始投入到大数据行业中，那么，目前大数据职位需求现状如何，对从业者的要求如何，以及各个职位薪水如何，哪些城市大数据行业发展更为快速，下面通过对公司招聘需求数据进行分析总结，供大家参考。
感谢拉勾网，数据从拉钩网获得，此网站为广大的互联网从业者提供优质的服务，再次感谢，也欢迎各网站进行转载，只请注明文章来源。
我将整体分析过程做成一个报告，将关键步骤内容进行了简写汇总，包括数据工具、分析工具、图标工具，很多分析工作最终都需要做成报告的形式，
报告内容格式给初学者提供一个模板形式，达到启发作用。
通过按数据行业招聘数据，可以观察到大数据职位相对于之前的IT行业，薪资普遍高一些，很多运维、开发人员都开始转向大数据行业，北京、上海、深圳、广州、杭州更多，尤其是北京，大、中型公司及大数据新成长创业公司都在强力引援，相对来说工作更好找，大数据行业对学历要求并不高，大专、本科基本符合要求，高职位如算法、精准推荐、机器学习对学历较高，技能方面大数据职位开发基本使用java语言，数据挖掘较多使用python语言，平台系统是linux，架构为hadoop、hive、storm、hbase、spark、kafka、zookeeper等等，希望以上的分析内容能够给大家提供一些参考学习。
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(7)(5)(6)(37)(21)(5)(8)(9)(10)(8)(11)(8)(4)(16)(26)(273)大数据可以往哪些方向发展，职位薪资高吗？
大数据时代已经到来了，大数据已不再是新词，一个新的技术了，企业也越来越需要大数据高端人才。这给想要从事大数据方面工作的人员提供了宝贵的职业机遇，有人说，一个新的技术会带来非常大的岗位需求，那么在大数据行业，有哪些高薪职位呢？
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、数据分析师这个职位大概是最常见的，「数据分析师」指的是不同行业中，专门从事行业内数据蒐集、整理、分析，并依据这些数据做出研究、评估的专业人员。这类职缺通常要求应徵者有数学、统计、或是电脑科学等的相关学位跟背景，最常见的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel，以及随着需要处理的数据量日渐庞大，Hadoop 也被许多公司列为必备的基本条件之一。
三、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
四、数据科学家
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
五、大数据架构师大数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准，策划硬体和软体的结构，确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求。
当然，除了上面五个方向，还有很多大数据行业的好职位，对大数据感兴趣的小伙伴们，赶快投入大数据的怀抱吧！（上文排名不分先后，主要是看个人爱好以及适合发展的方向）
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今日搜狐热点与大数据相关的工作职位有哪些？
近期，PPV课陆续收到一些网友在学习大数据过程中的疑问，针对这些疑问，我们将会挑选一些有代表性的进行回答。在回答“与大数据相关的工作职位有哪些？”这个问题之前，让我们先来看一段对话小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，且也是现在大数据时代 背景下所需求的。插一句，且这个行业工资还很高，绝对让你以后在技术行业有傲娇的资本…….^_^小袁：那大数据行业职位都跟我说说呗？Doctor V：大数据行业最主要的是数据分析师和大数据工程师，下面是它的职位体系架构小袁：数据分析师和大数据工程师主要是做什么？DoctorV：大数据工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。小袁：学习这个需要什么基础吗？Doctor V：java你肯定要很熟练， linux 这个也需要了解一些，当然hadoop本身入门不难，但是你想看懂源代码，想深入的理解，你要对多线程，并行化等概念都要了解，本身hadoop是一个框架，你把他了解透彻了也等于你对java技术已经有了一个系统的掌握了。小袁：能简单跟我说说hadoop的学习路径吗？DoctorV：简单来说就是，首先了解Hadoop原理和用途，了解什么是hdfs和mapreduce；其次，开始搭个环境跑一个wordcount；再次，跑完wordcount，你就可以改代码了；最后测试独立完成一个业务场景…..小袁：嗯，了解，更多的还是偏技术，写代码。那你还是跟我说说数据分析师这个职位吧，貌似跟数据打交道，挺有挑战性的！？Doctor V：数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。小袁：这个听起来跟数据打交道，需要做决策分析的啊，好像挺有发展前途啊，有技术基础的能学吗，薪资怎么样啊？Doctor V：数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料（一手或二手的）进行观测，实验，研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从而提高了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。数据分析师这个行业入门要求比较低，需要懂一些数据统计、ETL等知识，这些对于学技术的你来说，应该是小菜一碟。小袁：这个职位，以后的职业路线是怎样的啊？Doctor V：在职业发展方面，最初可能会是数据分析员从基层开始做起，有团队有人带，到后面逐渐上升为分析师，资深分析师、数据分析专家，数据架构师；其中数据架构师 要求比较高，既要精通数据分析师的业务决策层面，也要会使用Hadoop开发和使用运算模型，我觉得这个可以作为你未来的发展方向，因为你比纯粹的数据分析师有技术基础。小袁：那么数据分析师和数据挖掘(算法）工程师又有什么区别呢？Doctor V：数据挖掘(算法)工程师需要较强的编程能力，需要通过语言进行模型算法优化和相关数据产品的开发，而数据分析师需要更多的是业务理解和数据分析能力，一般是业务背景，对编程能力也没有严格的要求。小袁：OK，got it！现在，让我们在回到开头那个问题。在美国，与大数据相关的职位主要有：数据科学家数据分析师数据架构师数据工程师统计学家数据库管理员业务数据分析师数据产品经理顶尖的数据人才甚至被冠以“数据科学家”的头衔。(详见《数据科学领域的职位划分以及职责技能》一文)而在国内，与大数据相关的岗位主要分为以下几类：数据分析师：运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力数据挖掘师/算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程大数据工程师：运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力数据架构师：高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：数据科学家-&数据架构师==算法工程师&大数据工程师&数据分析师。数据来源：Datacamp数据分析师工资趋势和地区排名 &数据来源：看准网大数据工程师工资 &数据来源：看准网 算法工程师工资 &数据来源：看准网由此不难看出，数据分析师的职业通道是：数据分析师-》算法工程师/建模分析师-》数据科学家/CIO而大数据工程师的职业通道是：大数据工程师-》算法工程师/架构工程师-》数据科学家/CTO通常情况下，有计算机专业背景和编程基础的可以选择后者。在职位选择上，条条大路通罗马，选择适合自己的才是最重要的。
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数据分析师薪资有多高？爬了29个城市的数据告诉你答案作者：大数据 / 微信号：hzdashuju发表时间 ：想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。数据来源本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：项目目的主要是希望通过实际的数据来解答针对数据分析岗位的一些疑惑，具体来说，主要针对以下几个问题：- 数据分析师岗位需求的地域性分布；- 整个群体中薪酬分布的情况；- 不同城市数据分析师的薪酬情况是怎样的；- 该岗位对于工作经验的要求是怎样的；- 根据工作经验的不同，薪酬是怎样变化的；- 从用人单位的角度看，数据分析师应当具备哪些技能？- 掌握不同技能是否会对薪酬有影响？影响是怎样的？技术和工具本项目主要分为两大部分，第一部分是数据爬取，采用的是集搜客网络爬虫工具。第二部分是数据分析，以python编程语言为基础。数据分析部分主要使用pandas作为数据整理和统计分析的工具，matplotlib用于图形的可视化，seaborn库包用于图形美化。在进行技能需求分析的时候，使用了jieba作为分词工具包，并使用wordcloud包制作词云。数据整理加载和清理可以看到，经过初步清理后，数据集中有效变量为13个，数据记录575条。除了投资人这一项之外，其他各字段的数据完整度非常好，几乎没有缺失值。这对于后面的分析来说是个大大的好消息。数据分析地域性分布&matplotlib.text.Text at 0x&在拉勾网上，全国有29个城市的企业邮数据分析师的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。北京市巨大的需求比重令我稍感意外，不过，考虑到拉勾网是一个偏重互联网相关行业的招聘平台，而我国大量互联网企业在北京聚集，这个结果倒也算合理。以后有时间，可以对全国互联网行业分布特点做个分析。总而言之，可以得出一个清晰的结论：数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。总体薪酬情况如同大多数其他工作一样,数据分析师的薪酬也是一个右偏分布。大多数人的收入集中在5k-20k每月，只有少数人能够获得更高的薪酬，但有极少数人薪酬极高，让人充满期待。需要说明的是，拉勾网上的薪酬值是一个区间值，并且相互之间互有重叠，为了便于分析，我取区间的中值作为代表值进行的分析。因此，实际的薪酬分布情况可能会比图中的情况更好一些。总是有人能够拿到薪酬的上限。综合来看，数据分析师的薪酬收入整体还是可观的，从这方面说，选择这个职业还是不错的。不同城市薪酬分布情况&matplotlib.text.Text at 0x&忽略掉那些人才需求量比较小的城市，我重点关注排名前六的城市。从图上看，这六大城市的薪酬分布情况总体来说都比较集中，这和我们前面看到的全国的薪酬总体情况分布是一致的。深圳市薪酬分布中位数大约在15k,居全国首位。其次是北京，约12.5k，之后是上海和杭州。深圳确实是个创造奇迹的城市，在这里也给了我一个小小的惊喜。从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择。工作经验需求&matplotlib.text.Text at 0x&不出所料的，工作经验的需求分布近似于正态分布。工作1-3年经验的熟手需求量最大，其次是3-5年工作经验的资深分析师。工作经验不足1年的新人，市场需求量比较少。另外，工作经验要5-10年的需求量非常稀少，而10年以上的更是凤毛麟角。从这个分布我们大致可以猜测出：数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年；对于数据分析师来说，5年是个瓶颈期，如果在5年之内没有转型或者质的提升，大概以后的竞争压力会比较大。不同工作经验的薪酬分布&matplotlib.text.Text at 0x11cc58f50&毫无疑问的，随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高。另外，从现有数据来看，数据分析师似乎是个常青的职业方向，在10年内大概不会因为年龄的增长导致收入下降。职业技能关键词词云显示出的情况，有点超出了我的预料。对于数据分析师这一岗位，企业需求频率最高的技能并不是Python语言和R语言等如今非常时髦的数据分析语言，而是传统的结构化查询语言SQL和表格神器Excel。这一点需要各位小伙伴注意，要想从事数据分析师岗位，SQL和Excel看起来是必备技能。 从词云上看出，数据分析师技能需求频率排在前列的有：SQL，Excel, SAS，SPSS, Python, Hadoop和MySQL等。另外，Java, PPT, BI软件等属于第二梯队。掌握不同技能对薪酬收入的影响&matplotlib.text.Text at 0x11f59b890&我对需求频率最高的前15个技能进行统计计算，得出每一个技能对应的平均薪酬水平，如上图。点的大小代表该技能需求量的多少。在前15项技能中，shell，Hive， Spark这三者的平均薪酬水平最高，并且相对其他技能来说有比较大的差异。对数据分析师工作有所了解的人应该都知道，这三个工具中，Hive和Spark都是应用于分布式数据处理，而shell脚本则是Linux系统下工作的必须技能。这三者共同指向了一个方向，那就是海量数据的分布式处理！所以，想要拿高薪的小伙伴注意了，海量数据处理、分布式处理框架是走向高薪的正确方向。 另外值得注意的是，在数据分析领域，Python语言的平均薪酬水平要高于目前如日中天的Java语言。而SQL语言和传统的SAS，SPSS两大数据分析软件，则能够让你在保证中等收入的条件下，能够适应更多企业的要求，也就意味着更多的工作机会。分析结论通过上面的分析，我们可以得到的结论有这些： 数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。 大多数据分析师的收入集中在5k-20k每月，只有少数人能够获得更高的薪酬，但有极少数人薪酬极高，让人充满期待。从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。 数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有转型或者质的提升，大概以后的竞争压力会比较大。 随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。数据分析师需求频率排在前列的技能有：SQL，Excel, SAS，SPSS, Python, Hadoop和MySQL等，其中SQL和Excel简直可以说是必备技能。 海量数据、分布式处理框架是走向高薪的正确方向。 SQL语言和传统的SAS，SPSS两大数据分析软件，能够让你在保证中等收入的条件下，能够适应更多企业的要求，也就意味着更多的工作机会。思考和总结对于数据分析师技能的分析是比较简陋的，在本次分析过程中，仅针对工具型的技能进行了分析。但其实，数据分析师所需要具备的素质远不止这些，还需要有扎实的数学、统计学基础，良好的数据敏感度，开拓但严谨的思维等。如果要对这些内容进行深入挖掘的话，应该会更加有趣。不过，要进行这项内容的话，需要掌握大量中文分词、关键字提取等方面的知识和技能，难度也会更高。时间所限，在这里不再进一步展开了，希望以后有时间再做一个专项分析吧。 让人忍不住吐槽的是，Python2.X环境对中文编码的支持着实不够好，在处理数据的时候消耗了大量的时间和精力，也犯了不少错，走了很多弯路。以后这一块的内容要找时间专门攻坚一下，也可以考虑换到python3平台去。特别说明：本次数据源完全来自拉勾网，但拉勾网本身是专注于互联网相关行业的招聘平台，所以本次分析出的结论更加适用于互联网行业的相关企业，对于其他行业的企业，未必合适。文章来源：钱塘大数据近期精彩活动（直接点击查看）：福利 · 阅读 | 免费申请读大数据新书 第21期END投稿和反馈请发邮件至。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。大数据为大家提供与大数据相关的最新技术和资讯。长按指纹 & 识别图中二维码 & 添加关注近期精彩文章（直接点击查看）：华为内部狂转好文，大数据，看这一篇就够了！读完这100篇论文，你也是大数据高手！如何建立数据分析的思维框架百度内部培训资料PPT：数据分析的道与术论大数据的十大局限打包带走！史上最全的大数据分析和制作工具数据揭秘：中国姓氏排行榜程序猿分析了42万字歌词后，终于搞清楚民谣歌手唱什么了计算机告诉你，唐朝诗人之间的关系到底是什么样的？数据分析:微信红包金额分配的秘密2000万人口的大北京,上下班原来是这样的(附超炫蝌蚪图)大数据等IT职业技能图谱【全套17张，第2版】不要跟赌场说谎，它真的比你老婆还了解你如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧不做无效的营销，从不做无效的用户画像开始更多精彩文章，请在公众号后台点击“历史文章”查看，谢谢。相关文章猜你喜欢英华教育齐齐哈尔火星创客尚美国际天下泰安贵州热点#统计代码数聚加(北京)大数据科技有限公司
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数聚加(北京)大数据科技有限公司
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5，完成...
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学历：本科
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1.数据产品的研发提出设计、规划要求；
2.负责用户特征数据挖掘、分析、应用，指导业务精细化运营；
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