大数据的技术架构，大数据职业发展方向有哪些岗位？

大数据技术学习难度比较大，零基础学习更是困难，但是大数据行业的薪资待遇也吸引这很多不惧怕困难的人去挑战和学习这门技术。

大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。

大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。

数据源的特点决定数据采集与数据存储的技术选型，我根据数据源的特点将其分为四大类：

第一类：从来源来看分为内部数据和外部数据；

第二类：从结构来看分为非结构化数据和结构化数据；

第三类：从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据；

第四类，从规模来看分为大量数据和小量数据

大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。从整个大的生态圈可以看出，要完成数据工程需要大量的资源；数据量很大需要集群；要控制和协调这些资源需要监控和协调分派；面对大规模的数据怎样部署更方便更容易；还牵扯到日志、安全、还可能要和云端结合起来，这些都是大数据圈的边缘，同样都很重要。

大数据主要涉及到三个就业方向：

大数据平台开发（研发级）大数据技术架构，主要的工作职责是完成大数据平台的开发，包括大数据平台功能模块的开发。这个岗位对于基础知识的要求比较高，整体数量并不多，对于开发人员的要求往往也比较高。

大数据应用开发，在大数据技术落地应用的过程中，大数据应用开发和大数据分析岗位的需求量将会逐渐增大，所以对于初学者来说，从事大数据应用开发和大数据分析岗位是比较理想的选择。

大数据分析（统计学和机器学习），通常采用统计学分析方式和机器学习方式两种，统计学方式采用Python和R语言是不错的选择，而机器学习往往更多采用Python语言来实现，所以，从事大数据分析需要具备一定的数学基础。

大数据就业岗位：

大数据开发工程师、Hadoop大数据开发、大数据架构师、大数据分析师、数据分析师、数据挖掘工程师、算法工程师、数据安全员等。

大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢的同学可关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。返回搜狐，查看更多

（编辑：应用网_常德站长网）

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