目录
1、数据仓库工程师/BI工程师/数据BP
2、数据平台开发/大数据开发
3、数据产品
4、数据分析/数据挖掘/算法
随着互联网技术的飞速发展，现在已经进入了大数据时代。每个人每时每刻都在生产着大量的数据，各行各业对于数据的重视程度也越来越高。数据岗位的市场需求也就日益增多。作为一个数据行业的从业者，谈一点自己对于现阶段各个数据岗位的理解。
目前，市场主流公司的数据岗位主要分为以下几个不同的方向
1、数据仓库工程师/BI工程师/数据BP
能力：侧重于数据仓库整体建设，数仓架构，数据模型设计，需要有一定的业务理解。
工作职责：ETL任务开发运维调优，需要熟悉主流数据计算框架（hive、spark、flink）的使用和调优，对底层运行原理要有一定的理解；对于数据治理（元数据管理、数据质量、血缘管理、指标体系）有一定程度的深度了解（视岗位级别而定）。
技术栈：sql、python/java/scala、大数据套件的使用，需要有一定的编程和算法能力
2、数据平台开发/大数据开发
能力：侧重于功能开发（和正常研发相近，只是专做数据相关产品的研发），需要对主流大数据框架（hive、spark、flink）有深入了解，编程能力要求较高（绝大部分是java）。
工作职责：需要有一定的系统设计能力和算法基础，熟悉开发框架和常见的设计模式，熟悉项目的开发部署，对高并发、高可用性有一定了解，对于业务理解能力要求较低。
技术栈：java、python、go及大数据套件的调用，编程能力要求高
3、数据产品
能力：相比于其他岗位编程和算法能力要求低，需要理解业务，更多是产品设计和项目管理。
工作职责：
数据产品，细分的话分为2种：数据平台产品，和传统的产品类似，侧重产品设计、需求分析，产品调研，有产品敏感度，进度协调推进等能力；对于业务理解要求一般。通俗点说就是，会画原型图、写产品文档、做汇报ppt。数据产品，对于业务理解要求高，需要做数据指标体系设计以及指标计算口径和展示方式设计，需求排期协调管理。通俗说，就是老板和工人之间的媒介，把老板的“胡思乱想”翻译为工人可以理解的“人话”。
技术栈：无硬性要求
4、数据分析/数据挖掘/算法
能力：这一类，对业务理解和算法能力要求高
工作职责：
1、各种核心指标的日报、周报、季报、年报；领导汇报PPT的数据支持
2、业务分析模型设计，指标体系构建
3、将企业的数据放进各种数据相关的算法中，做分类，打标签，进而进行预测、画像、推荐
需要熟悉各种常用数据分析算法（理解算法的数学原理，会调参优化）
技术栈：python、R