原创 大数据工资一般多少？大数据职业发展分析

大数据工资一般多少？大数据目前作为朝阳行业，工资普遍较高，不同地区和不同岗位薪资待遇差别也较大。以北京这样的一线城市为例，月薪最低也有七千元，据最新统计，北京大数据工资拿一万左右的人群比例最高。下面小编就来分析一下大数据的职业发展。

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。本文把大数据的职业发展路线大致划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。

1、数据分析/数据运营/商业分析

职业发展：数据分析师，岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法，面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码，和分析打交道的情况不多。一般属于运营部门，不少公司也称数据运营或者商业分析。这类岗位的职位描述一般是：负责和支撑各部门相关的报表；建立和优化指标体系；监控数据的波动和异常，找出问题；优化和驱动业务，推动数据化运营；找出可增长的市场或产品优化空间；输出专题分析报告。

商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。你要开一家超市，你得考虑哪里开，这就要考虑居民密度，居民消费能力，竞争对手的多寡，步行交通距离，开车交通距离等。这些数据是宏观的大指标，往往靠搜索和调研完成，这是和互联网数据分析师最大的差异。若往其他分支发展，比如数据挖掘工程师，则要继续掌握Python和机器学习等。从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力（天天搞报表，怎么可能不熟），这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。积累相关的经验，在一两年后，决定往后的发展，是数据挖掘，还是专精数据分析成为管理岗。

薪资待遇：一般来说，在一线城市，干得好的数据分析师工资在一万五左右。

2、数据挖掘/算法专家

职业发展：这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。从概念上说，数据挖掘Data mining是一种方式，机器学习Machine Learning是一门方法/学科。机器学习主要是有监督和无监督学习，有监督又可划分成回归和分类，它们是从过去的历史数据中学习到一个模型，模型可以针对特定问题求解。

除此之外，还有一个领域，属于最优化问题的运筹学。当遇到的问题很难用机器学习的方法完成，而在最优化领域，则有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。实际的应用场景中，如外卖行业，如何寻找骑手效率最大化的最优路径，同样属于最优化，也是数据挖掘的工作范畴。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。模型的实施，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验，精通SQL/Hive是必须的。

数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。后者对理论要求更严苛，几乎都要阅读国外的前沿论文。方向不局限于简单的分类或者回归，还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投顾这种复合领域。这里开始会对从业者的学校和学历提出要求，名校+硕士无疑是一个大优势，也有很多人直接做数据挖掘。深度学习则更前沿，它由神经网络发展而来，是机器学习的一个子集。因为各类框架开枝散叶，诸多模型百花齐放，也可以算一个全新的分支。除了要求熟悉TensorFlow, Caffe, MXNet等深度学习框架，对模型的应用和调参也是必备的，后者往往是划分普通人和大牛的天堑。

薪资待遇：算法专家和深度学习专家，薪资level会更高一级，一般对应于业务型的数据运营/分析总监，月薪一般在四万左右，发展的好的会更高。

3、数据产品经理

职业发展：这个岗位比较新兴，它有两种理解，一种是具备强数据分析能力的PM，一种是公司数据产品的规划者。前者，以数据导向优化和改进产品。在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。他们会运用不同的数据源，对用户的行为特征分析和挖掘，达到改进产品。最典型的场景就是AB测试。大到页面布局、路径规划、小到按钮的颜色和样式，均可以通过数据指标评估。此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。

后者，是真正意义上的数据产品经理。在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。和C端注重用户体验不同，数据产品，更注重整体的分析能力和逻辑。除了产品经理最基础的Axure、Visio、MindManager等工具。往往还需要很多技术型的能力。比如了解BI/DW原理和实施、了解常用的推荐算法、了解机器学习模型等。这也很容易理解，C端要求你了解用户需求，而在数据端，主要用户就是数据。

从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位，适合对数据特别感兴趣，但是数理天赋不高的职场人，那么以沟通、项目管理和需求规划为能力，也不错。

薪资待遇：数据产品经理月薪在一万五到两万不等，看自己怎么发展了。

4、数据工程师

职业发展：数据工程师其实更偏技术，从职业道路上看，程序员走这条路更开阔。因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，不少硕士和博士还过来抢饭碗，自己不擅长容易遇到天花板。选择更底层的工程实现和架构，也是出路。部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。

部分公司会将机器学习模型的部署和实现交给数据工程团队，这要求数据工程师熟悉sparkMLlib、Mahout此类框架。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。因为数据分析出身，与纯技术栈的程序员比，思考会更贴合业务，比如指标背后的数据模型，但是技术底子的薄弱需要弥补。

薪资待遇：总体上来看，数据工程师薪资也不会低于数据挖掘/算法专家，最低也是3万起。

综上所述，大数据工资一般高于其他行业的同龄人。随着未来大数据时代的迅猛发展，其职业前景也是不可估量的。对大数据有学习兴趣的小伙伴，还在等什么，赶紧乘着这个风口努力学习吧，摆在眼前的是广阔的发展道路。