大数据年代，企业需求设置一系列岗位来应对数据剖析、处理和运用的应战。这些岗位一般包含：
1. 数据剖析师：担任搜集、处理、剖析和解说数据，以协助安排做出更好的决议计划。2. 数据科学家：运用统计学、机器学习、数据发掘和编程技能来发现数据中的方式和洞察力。3. 数据工程师：规划和构建数据仓库、数据湖和大数据渠道，以及开发和保护数据管道。4. 数据架构师：担任规划、构建和保护数据架构，以保证数据的质量、安全性和可拜访性。5. 数据质量工程师：保证数据的质量、准确性和一致性，以及监控和处理数据质量问题。6. 数据可视化专家：创立数据可视化陈述和仪表板，以协助用户了解数据并做出决议计划。7. 数据办理专家：拟定和履行数据办理战略，以保证数据的安全、合规和契合法规要求。8. 数据安全专家：担任保护数据免受未经授权的拜访、走漏或损坏。9. 数据产品司理：担任办理数据产品的开发、推行和保护，以满意客户需求。10. 数据合规专家：保证数据契合相关法规和规范，如GDPR、CCPA等。
这些岗位一般需求具有相关的技能和经历，如统计学、机器学习、编程、数据仓库、数据湖、数据管道、数据可视化、数据办理、数据安全、数据产品办理和数据合规等。一起，这些岗位也需求具有杰出的交流、协作和处理问题的才能。
大数据年代布景下的企业岗位需求
跟着信息技能的飞速发展，大数据已经成为推进企业立异和提高竞争力的要害因素。在这个年代布景下，企业对大数据相关岗位的需求日益增长，以下将具体介绍大数据要求企业设置的岗位及其重要性。
一、大数据体系研制工程师
大数据体系研制工程师是担任规划和开发大数据处理渠道的中心人员。他们需求具有厚实的计算机科学和数学根底，了解Hadoop、Spark等大数据处理结构，以及Java、Python等编程言语。此外，他们还需把握数据存储、数据发掘、数据清洗等技能，以保证大数据体系的稳定性和高效性。
二、大数据运用开发工程师
大数据运用开发工程师担任将大数据技能运用于企业实践事务场景，满意事务需求。他们需求了解企业事务流程，把握数据发掘、机器学习等技能，可以根据事务需求规划并开发大数据运用。此外，他们还需具有杰出的交流才能和团队协作精力，以保证项目顺畅进行。
三、数据剖析师
数据剖析师是担任对大数据进行剖析，发掘有价值信息，为企业决议计划供给根据的要害岗位。他们需求具有统计学、数学、计算机科学等相关专业布景，熟练把握数据剖析东西和编程言语，如Python、R、SQL等。数据剖析师还需具有杰出的逻辑思想和交流才能，可以将杂乱的数据剖析成果转化为易于了解的商业主张。
四、数据科学家
数据科学家是担任研讨大数据发掘算法、开发猜测模型，为企业供给决议计划支撑的高端人才。他们需求具有深沉的统计学、数学、计算机科学布景，熟练把握机器学习、深度学习等技能。数据科学家还需具有立异思想和处理问题的才能，可以针对企业实践问题提出处理方案。
五、数据可视化工程师
数据可视化工程师担任将数据剖析成果以图表、图形等方式直观地展现出来，协助用户更好地了解数据。他们需求具有杰出的规划感和审美才能，了解数据可视化东西，如Tableau、FineBI等。数据可视化工程师还需具有必定的编程才能，可以将数据可视化需求转化为实践的可视化产品。
六、数据产品司理
数据产品司理担任规划、规划、办理数据产品，保证产品满意用户需求。他们需求具有产品办理、数据剖析、用户体会等相关常识，可以从用户视点动身，规划出易用、高效的数据产品。数据产品司理还需具有杰出的交流才能和团队协作精力，以保证产品顺畅上线。
七、数据安全工程师
数据安全工程师担任保证企业数据安全，防备数据走漏、篡改等危险。他们需求具有网络安全、密码学等相关常识，了解数据加密、拜访操控等技能。数据安全工程师还需具有杰出的危险意识，可以及时发现并处理数据安全问题。
大数据年代，企业对相关岗位的需求日益增长。企业应根据本身事务需求，合理设置大数据相关岗位，培育和引入优秀人才，以提高企业在大数据年代的竞争力。
