大数据引领世界进入数据光速前进的时代。

数据可谓是网站的一种重要财富，可以说，谁能更佳地灵活掌握和使用数据，谁就站在互联网前端。因此，一些大的互联网公司对数据方面投入了大量的人力物力。

同时对大数据分析人才的岗位也在极具增加，越来越多的人想进大数据行业捞得人生的第一桶金，那么福妹帮大家分析下大数据培训有哪些好处。

1、 业务需求推动技术创新，商业与管理的现代化、信息化促进了业务应用由旧模式向新模式转变，可以预见未来几年实体办公地点将减少，网上虚拟办公将成为主要的商业模式与运作模式。

目前大数据的应用已经覆盖了各个领域，布满了我们生活的各个方面。大数据在金融、电子商务、移动互联网、医疗、交通等各行各业都得到应用。

如果你对大数据开发技术感兴趣，打算系统学习这方面的技术的话，欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

2、 一个好的大数据培训机构都有自己的课程研发团队，根据当前技术热点、前沿流行技术、企业需求和学员特点，研发完善的课程培训体系，并随时根据市场需求，对课程进行升级。保证学员掌握最新技术，让其在短时间内发挥最大的潜能。

3、选择大数据培训的学员，必定是想拿高薪的!培训机构学员的就业水平是评定培训机构水平的一大重要方向。经过好程序员培训的合格学员，可应聘信息架构师、企业数据管理、数据架构师、hadoop开发人员等。

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这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

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大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。

下面跟小编一起看看大数据培训后，大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。

一、热门工作岗位

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。

总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

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

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。