大数据的人才分类
提到大数据，很多人都听说过，但是如果说大数据人才有哪几类，大数据人才是如何分类的，很多人并不是很清楚。今天跟大家介绍下大数据行业里面对于大数据人才的分类。
我们主要从职业方向和发展方向来分别对大数据人才进行分类。
一、按职业方向分类
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、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
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。
5.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++。有时要用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。
6.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的岗位职责:
依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。
依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。
依据方案和技术选型制作可视化样例。
配合视觉设计人员完善可视化样例。
配合前端开发人员将样例组件化。
二、按发展路线分类
按发展路线来分，从最开始的大数据初级工程师方向，大数据中级工程师，大数据高级工程师，大数据架构师，大数据CTO这样的职场等级分类。
以上就是光环大数据对于大数据人才分类的回答，目前大部分参加大数据培训的人对此有所了解，但是对于没有参加培训选择自学的人而言，这些关乎到职业规划的知识还是有必要知道的。
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