一、大数据岗位分类

在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类：大数据工程和大数据分析。这些领域互相独立又互相关联，大数据工程涉及大量数据的设计，部署，获取以及维护(保存)。

大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。而大数据分析的工作则是利用大数据工程师设计的系统所提供的大量数据。大数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。

因此，简而言之，大数据分析是对数据的*计算。而大数据工程则是进行系统设计、部署以及计算运行平台的顶层构建。

二、如何给自己定位?

测试一下自己适不适合学习大数据，首先要知道自己的领域是什么，适合什么方向?

现在我们已经了解了行业中可供选择的职业种类，让我们想办法来确定哪个领域适合你。这样，我们才能确定你在这个行业中的位置。通常来说，基于你的教育背景和行业经验我们可以进行如下分类：

教育背景(包括兴趣，而不一定与你的大学教育有关)

计算机科学

数学

行业经验

新人

数据学家

计算机工程师(在数据相关领域工作)

经过上面的分类，你可以把自己的领域定位如下：

例1：“我是一名计算机科学毕业生，*没有坚实的数学技巧。”

你对计算机科学或者数学有兴趣，但是之前没有相关经验，你将被定义为一个新人。

例2：“我是一个计算机科学毕业生，目前正从事数据库开发工作。”

你的兴趣在计算机科学方向，你适合计算机工程师(数据相关工程)的角色。

例3：“我正作为数据科学家从事统计工作。”

你对数学领域有兴趣，适合数据科学家的职业角色。

因此，参照着定位你的领域吧。(此处定义的领域对你确定在大数据行业的学习路径至关重要。)

三、你适合什么岗位?

现在你已经确定了你的领域，下一步，让我们规划出你要努力的目标职位吧。

如果你有卓越的编程技巧并理解计算机如何在网络(基础)上运作，而你对数学和统计学毫无兴趣，在这种情况下，你应该朝着大数据开发工程师职位努力。

如果你擅长编程同时有数学或者统计学的教育背景或兴趣，你应该朝着大数据分析师职位努力。

其实，大数据技术没有自己想象的那么难，只要有途径有毅力，新人也能将本事学到手。在我们的班里，很多基础差来学习大数据的同学都收获了不错的业绩(15k以上的*)。所以只要你对大数据有兴趣、有精力、敢于尝试，在大数据领域肯定可以开拓出自己的一片天!

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