我們迎來了一個新的時代，這就是大數據的時代?！洕鷮W家 詹姆斯·莫里斯

缺人，這是全國乃至全球大數據圈都挺蛋疼的一件事兒。2016年的人才關注度較2015年提高25.82%。我國大數據發(fā)展面臨的瓶頸中，高端綜合型人才短缺問題日益突出，大數據行業(yè)面臨人才供需結構不均衡問題。

在目前人才結構失衡的背景下，大數據領域相關職位位置權重和身價都水漲船高，自然不是意外的事。在拉勾上搜索5年以下“大數據”相關崗位平均薪資水平結果普遍在15k以上。

請注意，目前大數據高、中、低三個檔次的人才都很缺，you can you up! 現在我們談大數據，就像當年談電商一樣，未來前景已經很明確，接下來就是優(yōu)勝劣汰，競爭上崗。不想當工程師的程序員不是好架構師!但是，大數據發(fā)展到現階段，涉及大數據相關的職業(yè)崗位也越來越精細。

從崗位來看，由大數據開發(fā)、挖掘、算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業(yè)領域，又有專屬于這些行業(yè)的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發(fā)工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等。

此外，現在越來越多的行業(yè)領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。大數據工程涉及大量數據的設計，部署，獲取以及維護(保存)。大數據工程師需要去設計和部署這樣一個系統(tǒng)，使相關數據能面向不同的消費者及內部應用。而大數據分析的工作則是利用大數據工程師設計的系統(tǒng)所提供的大量數據。大數據分析包括趨勢、圖樣分析以及開發(fā)不同的分類、預測預報系統(tǒng)。

因此，簡而言之，大數據分析是對數據的高級計算。而大數據工程則是進行系統(tǒng)設計、部署以及計算運行平臺的頂層構建。

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