大数据时代十大热门IT岗位

  新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社会化媒体、3D打印机、物联网在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展的新趋势，使得IT人一定要了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。

  毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位：

  何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”能够准确的看出算法在系统效率中的主体地位。算法是让机器按照人类设想的方式去处理问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。

  在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。

  算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展趋势的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

  数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过一系列分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

  数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫赛林格(David Selinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这样的产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

  算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告说明，IT职位需求量开始上涨最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。

  商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，可使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展的新趋势，确定市场未来的产品研究开发策略或改进现有产品的销售。

  商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得很重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大规模的公司的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

  网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告说明，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更重要的作用。

  另一方面， IPv6 标准、物联网、移动互联等蒸蒸日上，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也慢慢变得多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展趋势，相应的技能要求其侧重也不一样。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

  移动应用开发，会随着移动网络时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。

  移动平台智能系统较多，但真正有一定的影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和网络上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也慢慢的出现，并日渐增多。

  移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不完全一样。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来非常大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果ECO的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。

  近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

  PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。

  和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。

  数据库开发和管理在大数据时代显得很重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大规模的公司和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这一些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。

  比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT研发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。