數據可謂是網站的一種重要財富，可以說，誰能更佳地靈活掌握和使用數據，誰就站在互聯網前端。因此，一些大的互聯網公司對數據方面投入了大量的人力物力。

同時對大數據分析人才的崗位也在極具增加，越來越多的人想進大數據行業撈得人生的第一桶金，那麽福妹幫大家分析下大數據培訓有哪些好處。

1、 業務需求推動技術創新，商業與管理的現代化、信息化促進了業務應用由舊模式向新模式轉變，可以預見未來幾年實體辦公地點將減少，網上虛擬辦公將成為主要的商業模式與運作模式。

目前大數據的應用已經覆蓋了各個領域，布滿了我們生活的各個方面。大數據在金融、電子商務、移動互聯網、醫療、交通等各行各業都得到應用。

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2、 一個好的大數據培訓機構都有自己的課程研發團隊，根據當前技術熱點、前沿流行技術、企業需求和學員特點，研發完善的課程培訓體系，並隨時根據市場需求，對課程進行升級。保證學員掌握最新技術，讓其在短時間內發揮最大的潛能。

3、選擇大數據培訓的學員，必定是想拿高薪的!培訓機構學員的就業水平是評定培訓機構水平的一大重要方向。經過好程序員培訓的合格學員，可應聘信息架構師、企業數據管理、數據架構師、hadoop開發人員等。

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這個時代是大數據時代，也是大數據人才稀缺的時代。由於中國人才缺口比較大，大數據也迅速成為行業和市場的熱點，更多的企業無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數據技術，工資提升40%左右是很常見的。

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大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優化庫存，降低成本，預測需求。

下面跟小編一起看看大數據培訓後，大家在各個領域可以從事的工作崗位及未來發展方向。

一、熱門工作崗位

1、Hadoop開發工程師

Hadoop是一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。

2、數據分析師

數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。

總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

3、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

4、大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿裏雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。

大數據可視化工程師崗位職責:

1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。

2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。

3、 依據方案和技術選型制作可視化樣例。

4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。

5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

大家能從事的工作崗位並不只是上面的這幾個，還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立於不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。

二、發展建議

你適合從事數據分析嗎？

近年來，越來越多的人選擇大數據行業，只看到了大數據行業前景不錯、薪資待遇不錯，而且培訓項目、機構眾多，各大名企對於大數據人才的需求也不斷上漲。

但是沒有對崗位和自身進行合理評估，求職或者入職之後或許才發現其實跟自己想的也許不一樣。

在入行數據分析或者任何一行之前，你都要好好思考這些問題：我希望進入哪些行業呢？這行業有前景嗎？需要什麽樣的知識結構？符合我的興趣方向嗎？

1、職業愛好：分析需求、寫代碼、與人溝通、探索未知是你喜歡的嗎？

2、思考能力：如何根據數據推演、分析、提出解決方案，這常常需要你腦洞大開。

3、學習能力：數據分析與IT行業一樣，是需要持續保持學習狀態的，這你能堅持麽？

4、溝通合作能力：數據分析師需要與業務部門、研發部門等頻繁溝通和合作，這你擅長麽？

5、性格：動要能溝通、吵架，靜要能分析寫代碼，這隨意切換可以麽？

三、行業機會與威脅分析

1、行業情況：毋庸置疑，大數據是21世紀很火熱的行業之一，已經***到每一個行業和業務職能領域。

2、企業情況：這家企業重視數據嗎？有數據基礎麽？數據有所為麽？

3、崗位就業情況：只要你練好真本事，數據分析相關職業是個高薪職業，而且人才缺口較大。

4、崗位要求：需要發現問題、分析問題、解決問題的能力，你需要懂商業、提取處理分析數據、提出解決方案，最終目標是創收。

四、你需要漸漸培養的能力

1、業務

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、管理

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、分析

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏鬥圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。

高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、工具

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、設計

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

大家最關心的問題：大數據培訓完一般可以做哪些工作？