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mysql查询逻辑,毕业后有哪些工作岗位_数据库

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本人从事大数据以及相关行业，从目前大数据实际运用的角度来说一下这个问题。以下是我整理的近年来大数据相关好岗位以及岗位职责，技能需求需求，供参考

一，大数据开发

从事大数据开发工程师

岗位职责

1、利用Hadoop、Spark等技术在分布式系统上对海量历史数据进行预处理，挖掘用户信

息；

2、参与大数据基础平台的搭建和维护；

3、负责广告投放项目管理平台研发；

4、负责大数据计算处理平台项目研发。

技术要求

1、熟练掌握c++/Java开发，具备扎实的程序设计基本功和学习能力

2、熟悉 Linux，熟悉 shell/perl/python/php 等脚本语言的一种或多种。

3、熟悉传统数据库MySQL。

4、熟悉MapReduce、Storm、Spark、Spark Streaming等大数据开发工具，对源代码

有一定研究者优先；

5、熟悉linux环境，熟悉shell等脚本编程；

6、有大规模数据处理和日志处理经验的优先。

7、有较强的人际沟通、协调能力，具备与技术人员沟通数据需求的能力；

8、具备良好的逻辑分析能力和解决实际问题的能力。

二，大数据运维

从事大数据运维工程师

岗位职责

1、负责大数据平台整体软硬件的日常运维；

2、分析平台运行状态，进行性能优化；

3、负责大数据平台运行故障的分析、定位和解决；

4、负责新技术、新组件的技术探索、测试和应用；

5、支撑运维自动化系统的设计和开发。

岗位要求：

1、 熟悉hadoop生态圈主要开源技术组件及其工作原理，能阅读相关源代码，能顺利阅读英文文档；

2、熟悉软硬件设备、网络原理，有丰富的大数据平台部署、性能优化和运维经验；

3、熟悉Linux，熟悉cacti、ganglia、zabbix等运维软件，熟悉SaltStack、Ansible等自动化软件，有python、java、shell编程基础；

4、工作认真负责，有较强的学习能力、动手能力和分析解决问题的能力；

补充：

熟悉

Hadoop/Hbase/Hive/Presto/Yarn/Spark/Storm/Kafka/Elasticsearch/Flume等开源项目，有运维优化经验者优先；

熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化；

熟悉Python、Linux、shell,有ETL维护经验、电信行业大数据维护经验者优先

三，数据挖掘

从事数据挖掘工程师

岗位职责

1、对海量数据进行分析，建立数据挖掘算法，利用大数据对产品进行研究和建模，为用户提供评估和预测等功能；

2、参与/负责用户画像、推荐等系统搭建，参与核心产品推荐场景算法的研发和优化；

3、采用先进的数据挖掘和机器学习算法，为公司业务部门提供决策依据；

4、搭建数据挖掘系统和机器学习系统，实现智能平台的自动化流程。

1、具备强悍的编码能力，有扎实的数据结构和算法功底；

2、优秀的学习能力、独立分析问题和解决问题能力；

3、熟悉Linux开发环境，熟悉Python，PHP，Java等语言两种以上；

4、熟悉基本的数据分析方法、数据挖掘、机器学习算法；

5、熟悉SPSS/Modeler/R/Python等至少一种数据挖掘工具；

6、熟悉Hadoop/Spark，有Elasticsearch，Solr，Kafka，Flume等开源项目使用经验

7、有画像、广告、推荐，搜索等算法方向实际工作经验优先

四，BI（商务智能）工程师— （包括数据库开发、BI开发工程师、ETL开发、报表开发、BI咨询顾问）

岗位职责

1、独立负责业务数据收集整理，构建经营分析和报表系统；

2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为业务的策略、产品优化提供数据支持；

3、 以数据驱动业务为目标，进行数仓研发工作但不局限于数仓；

4、 参与数据仓库ETL设计、开发和优化工作，保证数据准确、稳定、组织合理

岗位要求

1、掌握Oracle、MySQL、ODPS等数据库开发技能，熟练应用开发、数据库原理和常用性能优化和扩展技术；

2、掌握数据仓库建设、熟悉大数据平台操作，离线计算Hive/MR研发、实时计算spark streaming/storm；

3、熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据分析技术（聚类分析、回归分析、决策树等）、数据挖掘相关算法；

4、熟悉Linux系统环境开发，掌握shell、perl、python等至少一种开发语言。

6. 有较强的逻辑/概率思维能力，善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题。

补充（根据企业工具区别）

1、全面熟知数据仓库设计理念、设计方法，熟练掌握Informatica、Kettle、Automation等至少一种ETL工具；

2、熟练掌握SAP BO、MSTR、SmartBI、Cognos、QV等至少一种BI工具；

3、熟悉数据仓库，掌握BI相关工具，如ETL工具（SSIS, SAP DataService）、OLAP工具（SSAS）和前端展示工具(BO CR/Webi)

五，数据可视化

从事可视化工程师

岗位职责

1、负责大数据平台业务逻辑和数据可视化功能，数据可视化组件研发；

2、搭建基础的可视化分析平台，设计数据分析应用的架构，实现实时数据调用与展示；

3、数据相关性分析与根因分析；

4、支持客户需求分析和数据分析。

岗位要求

1、熟练Web前端技术（SVG/HTML5/JavaScriptdeJS等）；

2、熟练D3、Echarts、Three.js、WebGL等开源数据可视化库和技术；

3、有Web服务器端编程语言（如Node/Java）开发经验优先；

4、有blender(以及blender game engine)或者unity 3d或unreal engine等开发经验优先

一些BI岗位的详细介绍

BI工程师（开发、咨询、实施）

BI开发工程师

岗位职责

1、执行在框架设计的基础上完成具体组件的概要设计、详细设计编写；

2、完成BI系统具体组件的代码编写、单元测试；

3、参与BI系统报表平台技术架构设计，数据库结构设计；

4、参与BI系统数据仓库的构架、建模和实现。

5、负责向需求方提供数据及业务分析服务，负责整体风控模型的优化，理解并掌握BI报表需求；

岗位要求

1、有数据仓库或统计分析类项目开发经验或较深的理论知识；

2、熟悉Cognos、Webfocus、ireport等数据分析报表开发工具和技术；

3、熟悉Linux/Unix服务器，并了解一些基本的操作命令；

4、至少熟悉Informix/Oracle/SQL Server等数据库中的一种,并在此基础上有过ETL程序或存储过程的开发。

5、能够熟练应用JSP/Servlet/JavaScript等WEB开发技术，熟悉Spring，Struts2和iBATIS等主流的开发框架，熟悉BIRT、JasperReports等开源报表工具；

6、熟悉Linux Shell、Perl等脚本语言，熟悉ORACLE数据库，PL/SQL编程；

7、熟悉BI系统技术框架，熟悉数据采集流程，对数据仓库有比较深入的了解；

8、熟悉行业经营分析系统（BI）架构及实现者优先。

BI咨询顾问

岗位职责

1、分析客户的数据要求；

2、负责Qlikview/Tableau BI项目的实施和报表开发；

3、负责校验数据，保障数据的准确；

4、 负责客户需求收集、分析，梳理业务流程解决方案，项目的拓展支撑；

5、撰写需求规格书及各类相关文档；

6、良好的团队合作、协调、问题处理能力；

岗位要求

1、对BI有系统的认知；

2、熟练使用Qlikview，Tableau等前端工具；

3、熟悉MS SQL Server，熟练运用SQL语言；

4、前端报表偏业务方向需熟悉主流报表工具或新兴前端报表工具Qlikview、Tableau等优先考虑；

6、后台数据处理需熟悉掌握至少一种后台ETL开发工具，例：Informatica powercenter、Datastage、OWB、微软DTS、Kettle等；

7、后台数据建模需熟练掌握至少一种数据挖掘算法和建模方法，了解建模；

8、良好的英文能力，能快速阅读和撰写英文技术文档者优先。

BI实施工程师

岗位职责

1、负责BI项目的需求调研与分析工作；

2、负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作；

3、参与公司BI产品和项目的实施开发工作。

岗位要求

1、良好的数据库基础，精通SQL，深入掌握Oracle或其他数据库，能够进行数据库调优；

3、熟悉ORACLE、MYSQL、SQLSERVER等主流数据库的安装及配置、熟悉SQL语句编写及ETL、BI实施工作；

3、熟悉LINUX操作系统安装及常用命令；

4、熟悉BI基础理论知识，使用过BI相关产品；

5、参与BI相关项目的实施工作；

6、熟悉TOMCAT、JDK等安装及参数配置；

7、具备较强的语言表达能力，能与客户顺畅沟通或产品介绍；

8、具备较强的学习与动手能力，能够适应全国范围内出差；

9、熟悉hadoop大数据及自动化运维工具经验者的待遇从优。

ETL工程师

岗位要求：

具备一般的JAVA应用开发能力；

熟悉Oracle下的分区，表空间， SQL性能调优等操作；

熟悉常用的ETL工具，如：kettle， informatica等；

熟悉常用的报表工具，如：Cognos等。

岗位职责：

负责行业生产交易系统数据仓库开发，存储过程编写，数据模型研究，大数据研究

六，数据分析工程师

岗位职责:

1、进行业务和企业经营行为分析，梳理业务规律和业务需求；

2、将业务需求转化为数据需求，发现数据应用场景，梳理指标体系；

3、使用合适的数据分析工具进行数据分析和模型设计；

4、提出基于数据的结果和分析建议，根据分析结果进行行业研究、评估和预测；

5、编写数据分析报告；

6、完成领导交办的其他工作。

岗位要求

1、本科以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业；

2、深刻理解大数据分析原理及相关应用；

3、熟练掌握主流数据库技术；

4、精通数据分析、挖掘工具与方法，如SAS、R、Python、EXCEL等；

5、敏锐的数据观察和分析能力，及时发现和分析其中隐含的变化和问题并给出建议；

6、良好的沟通能力和团队精神，较强的学习能力，能承担一定的工作压力；

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