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大数据互联网时代,哪些热门岗位更容易挣钱?

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发表于 2019-6-18 03:37:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
  互联网经济飞速发展,各种新词层出不穷,新行业带来更多的新技能要求和人才缺口。例如:智能分析师、算法工程师、数据挖掘专家等等。下面给大家介绍几个互联网时代,人才急缺的岗位。
  一、算法工程师
  算法影响着机器的工作效率,很大程度上取决于工程师对问题和编程的看法理解,在机器系统效率中占据重要地位。
  在互联网大数据时代,算法的作用和功能尤为重要。比如针对公司搜索业务开发出的搜索相关算法、排序算法。分析用户行为意图,做出的数据挖掘算法等。
  算法工程师,根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法,在近几年越来越流行,而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
  二、商业智能分析师
  商业智能(BI)分析师能够将数据转换为推动业务价值的洞察力。通过使用数据分析、数据可视化和数据建模技术,BI分析人员可以确定能够帮助其他部门、经理和高管做出业务决策的趋势,从而实现组织中流程的现代化和改进。
  随着组织开始利用他们收集的大量数据,商业智能分析师的角色正变得越来越重要。商业智能分析师通常能够发现收入损失的领域,并确定可以在哪些方面进行改进,以节省公司的资金或增加利润。这是通过使用BI软件和工具挖掘复杂数据,将数据与竞争对手和行业趋势进行比较以及创建可将结果传达给组织中其他人的可视化来完成的。
498) this.width=498;">  三、数据挖掘工程师
  数据挖掘工程师,也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
  数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能,能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(David  Selinger)创办的数据挖掘公司,将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商,而这种产品推荐引擎系统,也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。
  四、咨询顾问(专家)
  任何业务部门和任何行业企业,都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代,业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下,IT系统的规划部署和运维,都要有更为精通的专业人士才能胜任,并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。
  纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical  center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示,他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工,他说:"新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然,这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能,但管中规豹我们不难发现,无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言,都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。
498) this.width=498;">  五、网络工程师
  网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业,网络技术一直以来就处于急需之中,美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half  International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出,网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说,网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。
  另一方面,IPv6标准、物联网、移动互联等蓬勃发展,使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向,相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。
498) this.width=498;">  六、移动应用开发工程师
  当前,智能终端和云计算运用加速推进信息技术和通信技术的融合,促进移动互联网高速发展。移动应用开发(移动互联网应用技术),就是借助移动互联网终端(如手机、平板等)实现传统的互联网应用或服务。据工信部统计,未来3年内我国移动互联网应用与软件开发类人才需求量将超过100万人,其中移动  软件开发、移动游戏开发人才缺口在45万左右,移动软件测试与维护、移动营销等岗位人才缺口在30万左右。
  七、软件工程师
  是整个IT行业中基础岗位。根据开发进度和任务分配,完成相应模块软件的设计、开发、编程任务;进行程序单元、功能的测试,查出软件存在的缺陷并保证其质量;进行编制项目文档和质量记录的工作;维护软件使之保持可用性和稳定性。一位优秀的工程师通常能识别并利用模式,而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式,而是需要发现在系统中使用模式的时机。
498) this.width=498;">  八、数据库开发和管理
  数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现,要求我们实时采集、分析、传输这些数据集,在对基础设施提出严峻挑战的同时,也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。
  标签:大数据


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