大数据岗位需要什么技能？职业发展路径一文讲清
想入行大数据不知道要学什么？不知道大数据岗位以后能往哪发展？这篇整理了智联招聘最新的岗位招聘要求，把大数据入门到晋升的全路径都理清楚，看完就知道怎么准备啦
本文内容整理自智联招聘技术板块：https://tech.zhaopin.com
一、入行大数据必备的基础技能
不管你想做大数据哪个方向的岗位，这几个基础技能都是招聘要求里出现频率最高的，几乎10个岗位有9个都会标出来。
首先是SQL，这个是重中之重，不管是开发岗还是分析岗，都要求能熟练写复杂查询、优化查询效率，很多公司笔试第一题就是考SQL。
其次是编程语言，Python和Java二选一即可，不用会全栈开发，至少要能独立写数据清洗、数据处理的脚本，Python对新手更友好，入门门槛更低。
还有大数据基础组件，Hadoop、Spark、Hive这些是标配，不用达到源码级精通，但至少要知道每个组件的适用场景，能独立完成基础的操作就行。
最后是基础的数学知识，线性代数、概率论不用像考研那样背公式，但至少要懂常见的统计指标，能看懂数据结论背后的逻辑，避免分析的时候闹笑话。
二、不同大数据方向的细分技能要求
现在常见的大数据岗位主要分3个方向，每个方向的技能要求差别还挺大的，大家可以根据自己的喜好选。
第一个是大数据开发岗，也是目前招聘量最大的方向，除了基础技能，还要会分布式系统开发，熟悉数据仓库搭建，有实时数仓经验会更吃香，比如Flink的使用，现在很多中大厂都把这个作为加分项甚至必备项，我之前有个朋友计算机专业毕业，零基础学了3个月的SQL和Python，又做了两个数仓的项目，就拿到了一线城市12K的offer，只要技能点和岗位匹配，找工作其实没有大家想的那么难。
第二个是数据分析岗，这个对编程要求低一点，但要熟练用Tableau、PowerBI这类可视化工具，还要懂业务，能把数据结论转化成可落地的业务建议，很多运营端的数据分析岗还要求会做用户画像、营收分析这类专项能力，适合不喜欢天天写代码，更喜欢和业务方打交道的朋友。
第三个是大数据算法岗，这个要求最高，要熟悉常见的机器学习、深度学习算法，能独立完成模型训练和落地，有推荐算法、风控算法相关经验的薪资会比同级别其他岗位高20%左右，适合学历不错（至少本科以上）、数学基础好的朋友尝试。
三、大数据岗位的职业发展路径
大数据岗位的发展路径主要分两个大方向，大家可以根据自己的性格和喜好选。
一个是纯技术线，从初级大数据工程师→中级工程师→高级工程师→技术专家→技术总监，这个路径适合喜欢钻研技术、不想处理复杂人际关系的朋友，一般5年左右经验的高级大数据工程师，在一线城市的薪资能到30-50K不等，具体看公司规模和个人能力。
另一个是业务/管理线，从工程师→数据产品经理→数据团队负责人→业务总监，这个路径适合对业务敏感、喜欢和人沟通的朋友，发展到后期的薪资上限会比纯技术线更高，不少做到业务总监级别的从业者，年薪都能达到百万以上。
还有不少工作3-5年的从业者会选择转岗到咨询行业，做企业数字化转型的顾问，不用天天蹲在公司写代码，出差多一点但薪资也很可观，也是一个不错的发展方向。
四、给想入行大数据的新人的小建议
🌟 划重点：别上来就报几万块的培训班，先自己找免费的教程学Python和SQL，试试自己能不能坐得住写代码，要是学半个月就觉得枯燥，那这个行业可能不适合你，别浪费钱。
找工作的时候尽量找有实际数据业务的公司，别去那种只有空架子的外包岗，积累真实的项目经验比什么都重要，哪怕第一份工作薪资低一点，只要能接触到核心业务，做1年比在外包做3年的成长都快。
最后要保持学习，大数据的技术更新很快，每年都会有新的组件、新的玩法出来，定期刷一刷招聘网站的最新岗位要求，看看行业里现在缺什么技能，别让自己的技能落伍。
一、入行大数据必备的基础技能
不管你想做大数据哪个方向的岗位，这几个基础技能都是招聘要求里出现频率最高的，几乎10个岗位有9个都会标出来。
首先是SQL，这个是重中之重，不管是开发岗还是分析岗，都要求能熟练写复杂查询、优化查询效率，很多公司笔试第一题就是考SQL。
其次是编程语言，Python和Java二选一即可，不用会全栈开发，至少要能独立写数据清洗、数据处理的脚本，Python对新手更友好，入门门槛更低。
还有大数据基础组件，Hadoop、Spark、Hive这些是标配，不用达到源码级精通，但至少要知道每个组件的适用场景，能独立完成基础的操作就行。
最后是基础的数学知识，线性代数、概率论不用像考研那样背公式，但至少要懂常见的统计指标，能看懂数据结论背后的逻辑，避免分析的时候闹笑话。
二、不同大数据方向的细分技能要求
现在常见的大数据岗位主要分3个方向，每个方向的技能要求差别还挺大的，大家可以根据自己的喜好选。
第一个是大数据开发岗，也是目前招聘量最大的方向，除了基础技能，还要会分布式系统开发，熟悉数据仓库搭建，有实时数仓经验会更吃香，比如Flink的使用，现在很多中大厂都把这个作为加分项甚至必备项，我之前有个朋友计算机专业毕业，零基础学了3个月的SQL和Python，又做了两个数仓的项目，就拿到了一线城市12K的offer，只要技能点和岗位匹配，找工作其实没有大家想的那么难。
第二个是数据分析岗，这个对编程要求低一点，但要熟练用Tableau、PowerBI这类可视化工具，还要懂业务，能把数据结论转化成可落地的业务建议，很多运营端的数据分析岗还要求会做用户画像、营收分析这类专项能力，适合不喜欢天天写代码，更喜欢和业务方打交道的朋友。
第三个是大数据算法岗，这个要求最高，要熟悉常见的机器学习、深度学习算法，能独立完成模型训练和落地，有推荐算法、风控算法相关经验的薪资会比同级别其他岗位高20%左右，适合学历不错（至少本科以上）、数学基础好的朋友尝试。
三、大数据岗位的职业发展路径
大数据岗位的发展路径主要分两个大方向，大家可以根据自己的性格和喜好选。
一个是纯技术线，从初级大数据工程师→中级工程师→高级工程师→技术专家→技术总监，这个路径适合喜欢钻研技术、不想处理复杂人际关系的朋友，一般5年左右经验的高级大数据工程师，在一线城市的薪资能到30-50K不等，具体看公司规模和个人能力。
另一个是业务/管理线，从工程师→数据产品经理→数据团队负责人→业务总监，这个路径适合对业务敏感、喜欢和人沟通的朋友，发展到后期的薪资上限会比纯技术线更高，不少做到业务总监级别的从业者，年薪都能达到百万以上。
还有不少工作3-5年的从业者会选择转岗到咨询行业，做企业数字化转型的顾问，不用天天蹲在公司写代码，出差多一点但薪资也很可观，也是一个不错的发展方向。
四、给想入行大数据的新人的小建议
🌟 划重点：别上来就报几万块的培训班，先自己找免费的教程学Python和SQL，试试自己能不能坐得住写代码，要是学半个月就觉得枯燥，那这个行业可能不适合你，别浪费钱。
找工作的时候尽量找有实际数据业务的公司，别去那种只有空架子的外包岗，积累真实的项目经验比什么都重要，哪怕第一份工作薪资低一点，只要能接触到核心业务，做1年比在外包做3年的成长都快。
最后要保持学习，大数据的技术更新很快，每年都会有新的组件、新的玩法出来，定期刷一刷招聘网站的最新岗位要求，看看行业里现在缺什么技能，别让自己的技能落伍。