⑴ 想成為大數據開發工程師有哪些要求要要哪些證書
1. 精通java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發；
2. 了解python/shell等腳本語言；。
3. 熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解；。
4. 有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。
5. 有爬蟲系統開發經驗者優先。
至於需要哪些證書看公司招聘要求吧，每個公司要求不同，目前大數據開發工程師市面上統一可用的證書還沒有。
⑵ 大數據學習有什麼要求
大數據最好有計算機科學背景
有編程基礎，數據結構基礎
大數據相當於是計專算機科學專業課，屬裡面比較前沿的，計算機專業課裡面有一門叫編譯原理，大數據就相當於那個難度
大數據是一系列技術難題的統稱，包括分布式技術，分析技術，開發技術等等
所以大數據需要你的基礎比較全面
⑶ 縣級大數據局怎麼進
編外人員可以通過招聘進入，編內則需要考核
大數據局是省直部門級事業單位。
其主要職能是開展大數據發展戰略、地方法規、規章、標准草案等基礎研究，為全省電子政務基礎設施規劃建設、組織實施、運行維護提供支撐服務，承擔省級政府數據、公共數據與社會數據集成、共享開放、應用集成等數據管理工作。
⑷ 求問從事大數據相關工作的入職門檻是什麼
世界正從IT時代走向DT時代，未來是大數據的時代，企業最有價值的資產就是數據，你所擁有的版數據越多你權就越有說話權，因此未來企業里最牛逼的員工應該是和數據有關的職位，比如數據科學家、數據分析師、數據工程師等，這些職位或將成為程序員又一個美好的出路。
CDO主要負責利用數據推進企業與社會的對話，挖掘企業海量數據中潛在的價值，並運營和管理好數據，為企業戰略、營銷和管理決策提供參考，CDO的能力不僅僅是大數據領域的范疇，他需要同時具有IT、市場營銷、運營管理等綜合素質。
「數據科學家是指運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從大數據中提取出對業務有意義的信息，以簡單易懂的形式傳達給決策者，並創造出新的數據運用服務的人才。
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義，他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。
數據工程師是能運行基本數據模型，充分了解文件系統，分布式計算與大型資料庫，他們是能提供可建模數據所需平台的人。
⑸ 大數據雲計算好就業嗎，就業有什麼要求
首先，隨著雲計算的逐漸落地應用，雲計算領域的就業前景還是非常廣闊的，而且由於雲計算領域對於人才類型的需求也比較多元化，既需要研發型人才，也需要高端應用型人才和技能型人才，從這個角度來看，當前不論是研究生還是本科生，甚至是專科生，學習雲計算都會有較好的就業前景。在產業互聯網的推動下，大量傳統行業都開始紛紛上雲，這個過程會為雲計算逐漸打開一個巨大的價值空間，基於雲計算也會降低企業的創新門檻，所以這個過程會釋放出大量雲計算相關人才的需求。
就業要求可以從招聘信息體現出來：
任職要求：
1、信息檢索/自然語言處理/數據挖掘/數學/計算機相關專業，本科及以上學歷，具有以下任意領域3年以上相關開發經驗：大數據、區塊鏈、知識圖譜；
2、扎實的編程基礎和數據結構演算法基礎，高質量的編程能力和問題解決能力；
3、掌握大數據技術棧，包括Hadoop/Spark/Flink等，有一定建模和數據分析能力；
4、熟悉主流圖資料庫技術或者區塊鏈技術者優先；
5、優秀的理解與溝通能力，能快速理解業務背景，責任心強，樂於分享。
6、Hadoop/Hive/Spark/Flink開發技術；
7、ClickHouse，Durid等時序資料庫和大數據分析技術；
8、數據採集、數據建模和知識圖譜、數據標注及標簽技術；
9、了解區塊鏈的應用開發技術。
⑹ 學大數據需要什麼條件
作者：加米穀大數據老師
鏈接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。
⑺ 大數據可視化招聘崗位職責有哪些
大數據可視化招聘崗位職責：負責大數據項目前端展示模式規劃構思和創意設計。 負責提供大數據可視化部分合理化的設計解決方案。 持續的優化相關的大數據可視化內容的質量、性能、用戶體驗。負責輸出高質量可視化設計圖，與開發團隊充分溝通協作，確認可控的誤差范圍和視覺效果的最終實現，有較強的設計執行力。
崗位要求：
有良好的美術功底和優秀的創意、審美、實現能力，能把設計風格和專題、產品特色進行有效的結合;
具備C/S、B/S界面設計經驗;
分析業務需求，並加以分解歸納出產品人機交互界面需求，熟練使用原型製作工具;
研發團隊緊密協作，積極地推進視覺設計的產品化;
精通Photoshop/AI等常用設計製作軟體，對圖片渲染和視覺效果有較好認識;
了解html，div+css等網頁編輯語言和規范標準的優先;
有大數據行業經驗者優先考慮。
⑻ 大數據需要什麼學歷才可以學。
目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。
⑼ 大數據工程師一定要對應專業嗎
是的，自學除了天才可行，大數據開發工程師是做什麼的？崗位要求高嗎？大數據開發工程師要負責數據倉庫建設、ETL開發、數據分析、數據指標統計、大數據實時計算平台及業務開發、平台建設及維護等工作內容。熟練掌握數據倉庫、hadoop生態體系、計算及二次開發、大數據平台工具的開發：開發平台、調度系統、元數據平台等工具，該崗位對於技術要求較高。
大數據開發工程師的崗位要求有哪些：
1、本科以上學歷，計算機相關專業，對數據處理、數據建模、數據分析等有深刻認識和實戰經驗
2、熟悉HiveSQL語言，熟悉shell, python等腳本語言
3、有hadoop、spark、flink等大數據平台的使用經驗
4、有數據倉庫建設、商業數據分析、增長項目經驗
5、java/scala至少熟練使用一種
6、熟練掌握Hadoop及Map-Rece應用開發，熟練掌握HBase、Hive、Storm、spark等大數據開發工具
7、熟悉至少一種實時計算引擎 Storm,SparkStreaming, Flink, 對hadoop生態其他組件有一定了解，比如 HBase， hadoop, Hive, Druid等
熟悉Hadoop/Spark/Hive/HBase等大數據工具，主導過大型數據平台建設者優先；
9、精通SQL，熟悉常用的關系型資料庫、非關系性資料庫和數據倉庫，具有SQL性能優化經驗；
9、了解微服務開發理念、實現技術，熟悉常見設計模式，熟練掌握SSH開發框架，熟練進行Java、Python代碼編寫，熟悉多線程編程
10、有Hadoop/Hive/Spark/Storm/Zookeeper 等相關開發經驗或從事分布式相關系統的開發工作
11、熟悉Linux/Unix系統和豐富的Java開發經驗
12、3年以上企業級數據倉庫開發經驗，有大規模集群應用開發經驗優先
13、熟悉數據倉庫理論，具備復雜業務需求梳理能力
14、熟練SQL開發，精通Mysql等關系型資料庫
15、熟悉Linux系統，具備shell、python等腳本開發能力者優先
16、學習能力強，喜歡研究開源新技術，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力，具備扎實的計算機理論基礎, 對數據結構及演算法有較強的功底
看到這些要求是不是嚇一跳？別慌，小編綜合了多家大型互聯網公司的招聘要求進行一個羅列，供大家參考了解，不同的公司對於技術的側重點不盡相同
大數據開發工程師崗位核心職責（需要做什麼）：
1、大數據基礎平台、大數據能力開放平台、大數據交易平台的搭建與優化；
2、基於大數據平台(Hadoop)的數據倉庫工具Hive/Spark/HBase, ETL調度工具，數據同步工具的開發、使用、集成和自動化運維，以及多租戶與許可權控制策略的實現；
3、研發基於大數據平台的數據倉庫平台產品；
4、參與大數據平台的容量規劃、持續交付、業務監控、應急響應，保證平台正常運行。
5、利用大數據相關技術實現對數據的加工、分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作。
6、推動團隊內成員技術經驗分享，關注相關前沿技術研究，通過新技術服務團隊和業務。
大數據開發工程師需要具備大數據基礎知識、大數據平台知識和大數據場景知識三方面的知識結構。大數據基礎知識：數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。數學基礎是大數據從業者重要的基礎，因為大數據的核心是演算法設計，而數學是演算法設計的基礎。統計學基礎知識也是大數據從業者必須掌握的內容，包括基本的統計方法、繪制方法、統計演算法等內容。計算機基礎則包括操作系統（Linux）、計算機網路、數據結構、演算法設計、資料庫等內容。
大數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。基本上成為數據「構建者」是一個激動人心的時刻，如果你喜歡使用新工具並且可以跳出關系資料庫的框框思考，那麼你將處於幫助公司適應該行業需求的主要位置。
隨著國家戰略支持和大數據技術的快速發展，大數據的應用場景在不斷的深入，產生的影響也在不斷的加大。未來幾十年將由大數據驅動，大數據在促進各個領域發展的同時，也將需要更多的相關性人才。0基礎學習大數據的難度是有的，但並不代表你無法實現快速的轉型，選擇一個合適的學習路線圖學習也是可以的~