导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于算法岗和大数据研发岗哪个好的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
大数据专业的就业岗位？
首先，随着大数据领域的价值空间不断拓展，与大数据相关的岗位也在不断丰富和发展，总体上来说，大数据就业岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。
当前在行业领域对于大数据岗位的划分正在逐渐细化，不同的行业应用场景往往也需要采用不同的技术，由于场景众多，所以大数据领域的岗位划分还是非常细的，比如同样是大数据开发岗位，不同行业场景所采用的技术就会有所不同。
从大的岗位划分上来看，当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗（数据分析）、运维岗等，开发岗的任务涉及到两大方面，其一是完成业务实现，其二是完成数据生产，目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡，这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗，还需要重点学习云计算相关的知识，尤其是PaaS。
算法岗与场景也有非常紧密的联系，但是由于算法岗对于从业者的要求比较高，所以要想从事算法岗往往需要较高的学历做支撑。由于算法岗的岗位附加值比较高，所以很多研究生，包括博士研究生都比较热衷于算法岗，这导致算法岗的竞争非常激烈。另外，当前由于人工智能技术的落地应用依然存在一定的瓶颈，所以算法岗目前也有所降温。
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大数据运维岗的人才需求量也相对比较大，大数据运维岗的覆盖面也非常广，数据采集、管理、存储、安全、大数据平台搭建等内容都可以归类到大数据运维岗，而且从事运维岗位还需要掌握大量的网络知识和服务器知识。
既然现在大数据入门的门槛不高，为什么薪酬普遍还不低呢？
作为一名计算机专业的教育工作者，目前也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据领域的岗位附加值确实比较高，不仅算法岗的待遇比较高，开发岗和运维岗的待遇也相对比较高，原因主要有三点，其一是大数据领域的人才缺口比较大，其二是IT互联网行业对于新技术更敏感，其三是大数据领域的价值空间大。
从技术成熟度的角度来说，大数据的技术体系已经比较成熟了，目前大数据已经开始进入到了全面落地应用的阶段，在工业互联网的推动下，大数据的落地应用会全面加速，这个过程必然会释放出大量的人才需求，这是推动大数据相关岗位薪资待遇提升的一个重要因素。
从近几年研究生的就业情况来看，更多的同学会选择从事开发岗，虽然算法岗的待遇往往更高一些，但是竞争也非常激烈，除了计算机专业之外，数学和统计学专业的同学也对算法岗比较感兴趣，而且从整体的岗位数量来看，算法岗也没有开发岗多，这就导致很多同学会退而求其次。
大数据开发岗对于从业者的要求确实并不算高，但是由于大数据开发岗涉及到的内容比较多，所以要想从事大数据开发岗位，通常需要一个系统的学习过程，学习周期也更长一些，一方面需要学习编程语言，另一方面还需要系统学习大数据平台的相关知识。从这个角度来看，大数据开发岗位还是具有一定门槛的。
对于当前学习计算机、大数据相关专业的同学来说，一定要做好两手准备，除了要重视数据分析知识的学习，还要重视开发能力的提升，这会明显拓展自己的就业面。
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近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。
大数据产业的背景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
大数据毕业之后的主要从事工作举例如下：
1.大数据开发工程师
基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
2.大数据分析师
负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。
等等
大数据就业的钱景(薪酬)
大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资： 30230/月。
数据分析师
北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。
数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。
算法工程师
北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。
目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。
算法和开发岗相比，哪个前景更好呢?
这两个岗位的工作内容我都接触过，目前我带的大数据团队中既有算法工程师也有开发工程师，所以我说一说这两个岗位的区别，以及未来的发展方向。
算法设计与算法实现
通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管实现过程。
算法岗位门槛是很高的，人才也是稀缺的，总体发展空间很好。还有一点算法岗位的不可替代性强，如果有机会去算法岗建议是去的，一般学历要求在硕士，Java本科大专都是可以的哈。从工作的复杂性上来说，算法工程师的工作强度还是比较大的，但是算法工程师的职业周期也比较长。
算法岗主要是在于如何量化我们的产出，写代码做开发非常简单。你完成了一个任务或者是项目，有了经验之后，这是在简历上实打实的东西。很多算法工程师最终成长为企业的首席科学家，或者是首席技术官等岗位，可以说算法工程师的发展前景还是非常不错的。
开发岗位
软件团队的大部分岗位都是开发岗位，有前端开发、后端开发、移动端开发等，可以说大部分程序员做的都是开发岗的工作。
与算法岗位不同的是，开发岗位人数多，占比大，而且大部分开发岗位的职业周期都比较短，一般开发岗位在做到一定年龄(比如35岁)之后都会转型。一部分会转向项目经理等管理岗位，一部分会转型做架构师，还有一部分转型为行业咨询专家等，当然，也有一部分开发人员转型为算法工程师。
一个优秀的开发者不是网上说的那样吃青春烦的，每一个岗位都会有自己的未来职业发展。开始确实是青春饭，因为大多数人不懂如何提升自己在公司当中的潜在价值，或者不知道如何更加聪明的完成任务。
其实两个岗位没有什么可比性。聊聊这两个岗位的突出项，开发门槛不很高的，算法就相对高一些，因为涉及大数据人工智能等等。现在做算法的话，5年左右基本会成为专家，给别人讲，因为大多数的人是不太懂算法的，所以会觉得你很牛。收入上来说，算法的收入是高于开发的。创业的话，大白话就是算法其实是更容易给别人讲故事的，而且相对产品来说，算法是更容易形成产品的。
数据科学与大数据技术专业的前景怎么样，该选择主攻开发还是算法
首先，从近两年数据科学与大数据技术（数科）专业的就业情况来看，整体的就业表现还是比较不错的，虽然该专业是新兴专业之一，但是就业表现已经成为了继计算机科学与技术、软件工程这两个专业之后，又一个就业表现比较突出的计算机大类专业。
从当前大的计算机发展趋势来看，未来在工业互联网逐渐落地应用之后，产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求，而且高附加值岗位也会比较多，从这个角度来看，未来数科专业的就业前景还是非常广阔的。
数科专业本身是一个交叉学科，涉及到的内容比较多，所以要想有一个较好的学习体验，同时提升自身的就业竞争力，一定要尽早确定一个自己的主攻方向，围绕主攻方向来制定学习规划。对于本科生来说，如果没有继续读研的计划，可以围绕开发岗的要求来制定学习规划。实际上，当前很多大数据方向的研究生也会从事开发岗。
从大的人才需求趋势来看，未来开发岗的人才需求量依然会比较大，相对于算法岗来说，开发岗的竞争并不算激烈，也有不少进大厂的机会。要想从事开发岗，要重视三方面知识的学习，其一是重视编程语言（Java、Python）的学习，其二是重视大数据平台（Hadoop、Spark）的学习，其三是重视场景开发知识的积累。
总体上来说，计算机大类专业的学习规划需要按照不同阶段来制定，不同阶段有不同阶段的侧重点。
我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
大数据开发的就业怎么样？
首先，当前大数据开发岗位的人才缺口还是比较大的，近几年不少大数据方向的研究生都会选择开发岗，一方面原因是开发岗的人才需求量比较大，不像算法岗竞争那么激烈，另一方面开发岗的岗位附加值也比较高，目前几乎与算法岗持平了。
从当前大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，在工业互联网逐渐落地应用的过程中，大数据开发岗位的人才需求量会持续提升，不仅IT互联网行业需要大量的大数据开发人才，传统行业领域也需要大量的大数据开发人才，从这个角度来看，当前选择学习大数据开发知识会有一个不错的就业前景。
大数据开发岗位通常可以划分为平台开发岗位和行业场景开发岗位，平台开发岗通常属于研发级岗位，对于开发人员的要求相对比较高，而行业场景开发岗位通常会基于大数据平台来完成具体的开发任务，所以对于开发人员的要求相对低一些。当前由于大数据正处在落地应用的初期，所以即使从事行业场景开发岗位，也会获得不错的薪资待遇。
大数据开发与传统的软件开发存在两点较为明显的区别，其一是大数据开发围绕业务和数据两条线来展开，而且特别注重数据价值的挖掘和展现，这与传统的软件开发更注重业务流程有比较明显的差异，也可以说在开发思路上是不同的。
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