应届毕业生找工作确定未来的职业发展方向至关重要，一旦拿到了offer确定入职了，未来再换切换成本随着工作时长的增加越来越高。所以建议找工作时，先想清楚自己未来想从事什么工作，结合近期秋招面试，分享大数据方向的主要岗位。

一、大数据核心业务流程

1.数据采集

这是大数据处理的第一步，涉及从各种内外部来源(如社交媒体、日志文件、传感器等)收集原始数据。没有数据，大数据应用就是无源之水，巧妇难为无米之炊。

2.数据存储

经过采集的数据需要被存储在适当的地方以供后续处理和分析。大数据的存储通常需要使用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统(HDFS)、NoSQL数据库等。这些系统能够满足大规模数据的存储需求，具有高可用性和容错性。

3.数据仓库建设

在收集到原始数据后，需要进行数据ETL清洗、去重、转换等预处理操作，以消除数据中的噪声和异常值，提高数据质量。数据预处理是大数据处理中非常关键的一步，

4.数据处理与分析

通过数据挖掘、机器学习、深度学习等技术的应用。。在数据分析中，可以采用各种分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，以帮助用户发现数据中的价值和洞察。

5.数据可视化

通过数据可视化技术，可以将复杂的数据转化为直观的图表、图形和地图等，使用户能够更容易地发现数据中的模式和趋势，以及进行更深入的分析和洞察。数据可视化工具如Tableau、Power BI等可以帮助用户直观地查看数据和分析结果。

6.数据应用

最后，经过处理和分析的数据需要应用到实际业务中，如推荐系统、风险管理、市场预测等。数据应用需要考虑到数据的实时性、准确性和可靠性，以满足业务需求。

二、大数据方向的主要岗位与能力模型

1.大数据集群开发

主要职责：

• 负责大数据平台的架构设计、开发和优化。

• 实现大数据存储、处理和分析功能。

• 维护和升级大数据集群，确保其稳定运行。

能力模型：

• 精通大数据处理技术和框架，如Hadoop、Spark等。

• 熟练掌握至少一种编程语言，如Java、Python等。

• 具备分布式系统设计和开发经验。

• 熟悉数据库技术，包括关系型和非关系型数据库。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、软件工程、大数据技术等相关专业。

2.大数据集群运维

主要职责：

• 负责大数据集群的日常监控、维护和故障排查。

• 确保大数据平台的高可用性、稳定性和安全性。

• 进行大数据集群的容量规划和资源管理。

能力模型：

• 熟悉大数据平台的运维流程和工具,如容器、K8s等。

• 具备良好的系统监控和故障排查能力。

• 了解分布式系统的原理和架构。

• 熟练掌握Linux系统管理和Shell脚本编写

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、信息管理与信息系统等相关专业。

3.数据开发工程师

主要职责：

• 负责数据采集、清洗、转换和存储工作。

• 开发数据仓库和数据湖，实现数据的高效管理和分析。

• 编写数据处理和分析脚本，为业务团队提供数据支持。

能力模型：

• 熟练掌握SQL语言和数据仓库设计原理。

• 精通至少一种编程语言，如Python、Java等。

• 熟悉大数据处理技术和框架，如Hadoop、Spark等。

• 具备数据清洗和预处理的能力。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、统计学、数学等相关专业。

4、数据分析师

主要职责：

• 收集、整理和分析数据，提取有价值的信息。

• 运用统计学和机器学习方法进行数据挖掘和预测。

• 撰写数据分析报告，为业务决策提供支持。

能力模型：

• 精通数据分析工具和挖掘算法。

• 具备良好的业务理解能力和数据敏感度。

• 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R等。

• 熟悉数据可视化技术和工具。

专业匹配度：

• 统计学、数学、经济学、市场营销等相关专业。

5、算法挖掘工程师

主要职责：

• 负责数据挖掘算法的研发和优化。

• 实现数据挖掘模型，并进行验证和测试。

• 为业务团队提供数据挖掘技术支持和解决方案。

能力模型：

• 精通数据挖掘算法和机器学习原理。

• 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等。

• 具备扎实的数学和统计学基础。

• 熟悉大数据处理技术和框架。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、数据挖掘、机器学习等相关专业。

6、数据产品经理

主要职责：

• 负责数据产品的规划、设计和迭代。

• 分析市场需求和业务目标，制定产品方案。

• 协调开发、测试、运营等部门，推动产品落地。

能力模型：

• 具备产品规划和设计能力。

• 熟悉数据驱动决策的方法和流程。

• 具备良好的团队协作和沟通能力。

• 了解大数据处理技术和数据分析方法。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、市场营销、管理学等相关专业。

7、数据产品开发(前端)

主要职责：

• 负责数据产品的前端开发和优化。

• 实现数据可视化界面和用户交互功能。

• 与后端开发人员协作，完成数据产品的前后端对接。

能力模型：

• 精通前端技术栈，如HTML、CSS、JavaScript等。

• 熟悉前端框架和库，如React、Vue等。

• 具备数据可视化技术基础。

• 具备良好的用户体验设计能力。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、数字媒体技术、艺术设计等相关专业。

8、数据产品开发(后端)

主要职责：

• 负责数据产品的后端开发和优化。

• 实现数据存储、处理和分析功能。

• 为前端提供API接口和数据支持。

能力模型：

• 精通后端技术栈，如Java、Python等。

• 熟悉数据库技术，包括关系型和非关系型数据库。

• 具备分布式系统设计和开发经验。

• 熟练掌握至少一种后端框架，如Spring、Django等。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、软件工程等相关专业。

9、数据测试

主要职责：

• 负责数据产品的测试工作，包括功能测试、性能测试等。

• 编写测试计划和测试用例，执行测试并记录测试结果。

• 发现和解决数据产品中的问题和异常。

能力模型：

• 精通软件测试方法和流程。

• 熟悉数据产品的特点和测试要求。

• 具备良好的问题发现和解决能力。

• 熟练掌握至少一种测试工具，如Selenium、JMeter等。

专业匹配度：

• 计算机科学与技术、软件工程、信息管理等相关专业。