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。如果想知道大数据工资一般多少这个问题，就接着往下看吧。
大数据工资
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较大的差异。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/算法老师
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，属于比较化问题的运筹学。当遇到的问题很难用机器学习的方法完成，而在比较化领域，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，如何寻找骑手效率较大化的比较路径，同样属于比较化，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。
薪资待遇：算法老师和深度学习老师，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。
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。
大数据就业困不困难
前是大数据行业快速发展的时期，我们的生活和工作处处都离不开大数据。在大数据如此迅猛发展的形势下，担心大数据的就业问题完全是杞人忧天。如果学大数据的小伙伴们，真的感觉工作不好找，那应该好好反思一下自己的能力欠缺在哪里。毕竟不论是从大数据的人才缺口，还是就业范围以及就业岗位的选择来看，大数据的就业都不会困难。
1、人才缺口大
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。。从大数据的就业前景来看，近几年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长。总体来讲，大数据人才市场饱和，大数据相关人才稀缺。
2、就业范围广
几乎所有人的工作和生活都离不开大数据，大数据已经广泛地深入到人们日常生活的方方面面。针对大量消费者提供产品或服务的企业需要利用大数据进行准确营销;小企业可以利用大数据做服务转型;传统企业可以利用大数据进行优化。当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，因此大数据的就业范围可以说是十分广阔。
3、就业岗位多样
学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位!不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习。
4、薪资待遇好
市场经济高速发展的今天，大数据行业以其超强的发展势头，成为目前比较前景的高薪行业之一。大数据分析、大数据开发等大数据人才，将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。根据有关数据显示，大数据行业是目前平均收入比较的行业，其从业人员平均年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。
学大数据可以做哪些职业
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、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。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
