大数据相关职位 & 职业进阶路径
📌 大数据相关职位 & 职业进阶路径
大数据领域涵盖多个方向,包括数据工程、数据分析、数据治理、数据科学等,每个方向的进阶路径有所不同。以下是大数据相关职位的详细解析及其职业进阶关系。
🔹 1. 大数据岗位分类
大数据行业的职位可以大致分为四大类:
数据工程方向(数据开发、数据架构、大数据平台)
数据科学方向(数据挖掘、机器学习、人工智能)
数据分析方向(BI分析、商业数据分析)
数据治理方向(数据管理、数据安全、数据合规)
具体见
大数据相关职位介绍之三(数据挖掘,数据安全 ,数据合规师,首席数据官,数据科学家 )
大数据相关职位介绍之二(数据治理,数据库管理员, 数据资产管理师,数据质量专员)
大数据相关职位介绍之一(数据分析,数据开发,数据产品经理,数据运营)
文章目录
🔹 数据工程方向
核心目标: 负责大数据基础设施、数据管道、数据仓库的构建,确保数据可用性和高效处理。
级别 | 职位 | 核心技能 | 未来发展方向 |
---|---|---|---|
初级 | 大数据开发工程师 | Hadoop、Spark、Kafka、Hive、SQL | 高级数据开发、数据架构师 |
中级 | ETL工程师 | 数据仓库、数据清洗、Airflow、Python | 数据仓库工程师、数据治理专家 |
中级 | 数据工程师(Data Engineer) | Spark、Kafka、Flink、分布式存储 | 大数据架构师、数据平台负责人 |
中级 | 数据库管理员(DBA) | MySQL、PostgreSQL、Oracle、数据库优化、备份恢复 | 数据库架构师、数据库运维专家 |
中级 | 数据库运维(DB运维) | 数据库监控、性能调优、故障排除、自动化运维 | 数据库运维经理、数据库平台负责人 |
高级 | 数据架构师(Data Architect) | 云计算(AWS/GCP)、Hadoop、数据建模 | 首席数据架构师、CTO |
📌 推荐发展路径: 数据开发 → 数据工程 → 数据架构 → 数据平台专家
📌 推荐发展路径