大数据是做什么的？

查看数据的机构越来越多。从国防部到互联网创业公司、金融机构，都需要大数据项目驱动，有很多工作需要数据分析或处理。常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析处理，比如优化库存、降低成本、预测需求等。人才主要分为三类:大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析。受欢迎的职位有:

1.大数据系统架构师

大数据平台建设、系统设计和基础设施。技能:计算机体系结构、网络体系结构、编程范式、文件系统、分布式并行处理等。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术对数据安全生命周期进行管理、分析和应用。技能:人工智能，机器学习，数理统计，矩阵计算，最优化方法。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

专门收集、整理、分析行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测的不同行业的专业人士。在我们的工作中，我们使用工具来提取、分析和呈现数据，以实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师，你需要精通SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的至少一种，至少会使用Acess开发数据库，至少掌握matalab、mathmatics等数学软件中的一种来建立新的模型，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，他的业务、管理、分析、工具、设计都要跟上。

5.数据挖掘工程师

从海量数据中发现规律，数据挖掘需要一定的数学知识，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。常用的语言有Python、Java、C或C++。有时候用MapReduce写程序，然后用Hadoop或者Hyp处理数据。如果用Python，就和Spark结合。

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作和日常生活中的应用，大数据可视化也改变了人们阅读和理解信息的方式。从百度的迁移到Google的流感趋势，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英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:1。根据产品的业务功能，设计符合要求的可视化方案。2.根据不同的可视化场景和性能要求，选择合适的可视化技术。3.根据方案和技术选择制作可视样品。4.与视觉设计师合作，改进视觉范例。5.与前端开发人员合作，将示例组件化。

想进一步了解大数据的工作，“CDA数据分析师”是指专门从事互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业的数据采集、清洗、处理和分析，并能做出业务报告和提供决策的新型数据分析师。