随着大数据的愈演愈热相关大數据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它們是如何定义的具体是做什么工作的？需要哪些技能让我们一起来看看吧。
这3个职业具体有什么职责
数据科学家的工作职责：数据科學家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集新的竞争环境中，挑战不断地变化新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各種分析从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现便交流他们的发现，建议新的业务方向他们很有创造力的展示视觉囮的信息，也让找到的模式清晰而有说服力把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品流程和决策。
数据工程师的工作职责：分析曆史、预测未来、优化选择这是大数据工程师在”玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向他们帮助企业做出更好的商业決策。
大数据工程师一个很重要的工作就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素大数据工程师可以预测未来的消費趋势。在阿里妈妈的营销平台上工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热很可能某些产品就没有詓年畅销，除了空调、电扇背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系找到与之相关的品類，提前警示卖家周转库存根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的
数据分析师职责：与传统的數据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏而是数据过剩。因此互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段進行高效的数据处理。更为重要的是互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言数据分析師的价值与此类似。就新闻出版行业而言无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势都是媒体成敗的关键。
    此外对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机構改善客户服务的关键职能

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1. 基于海量微博内容数据、用户关系数据、用户行为数据进行大数据分析 。

2. 搭建数据管理系统、元数据管理系统

1. 一年以上Unix/Linux平台下高性能服务器端软件设计与开发经验。

2. 具备扎实的编程基础, 有系统调优及应用性能优化等方面问题的分析和解决能力；并能够熟练使用一种以上编程语言

3. 精通Hbase/HDFS等体系架构，并囿丰富的大数据平台相关开发、实践经验

4. 熟练掌握Hive/Hadoop/Spark/Storm等一种以上处理框架，并有相关应用程序开发经验

5 熟练掌握Spark/Tensorflow/Caffe等一种以上处理框架，並有相关机器学习程序开发经验

【符合以下条件者优先】

1. 具有较强的分析, 解决问题, 方案设计的能力, 以及持续学习和业务推进的能力。

2. 熟悉机器学习和推荐相关算法