大數據工程師工作累嗎

Ⅰ 大數據中心事業編累嗎

累。
1、大數據管理中心與各種繁雜的數據統計打交道，工作任務較重，工作壓力較大，對專業知識掌握程度要求較高，工作上是比較辛苦，挺累的。
2、大數據管理中心需要開展全省大數據發展戰略、地方性法規、規章草案和標准規范的基礎性研究工作，推進政務系統大數據安全體系建設和安全保障工作。

Ⅱ 大數據工程師難度大嗎

大數據從事的是開源工作，更傾向於「研發」，能夠重新激起程序員研發程序的熱情，職業生涯有了新的追求，這意味著大數據會成為值得程序員長期奮斗不斷突破的工作；
其次，由於大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，高端人才更是企業爭搶的對象，薪資上升容易，職業發展潛力巨大。
二、大數據人才薪資如何？
做技術編程也是不錯的，不過目前大數據是個趨勢，稍微有實力點的企業都在上大數據項目，而Hadoop本身又是編程開發的，再加上Hadoop工程師普遍比純技術編程開發要高30%以上，所以有很多搞技術編程的都在往hadoop大數據方向轉。
做技術編程的人已經比較多了，很多人工作4~5年月薪也難上2萬，能上2.5萬的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年經驗就拿2萬以上了。所以很多現在待遇還不錯的人也在學大數據，主要也是考慮未來發展天花板的問題。
大數據工程師的工作難度大嗎?首先我們先了解一下大數據工程師們需要處理哪些工作，根據工作內容，大家就能夠在心中有個基本的概念。在工作崗位上，大數據工程師需要分析優化系統，解決系統運行中的穩定性問題;負責大數據基礎設施框架的維護及二次開發，如kafka、flink、hbase等，負責進行數據採集、處理、分析、統計、挖掘工作等等。
大數據工程師的工作累嗎?除開以上工作之外，大數據工程師還需要負責數據倉庫、數據集市建設，通過離線、實時方式接入各數據源數據;根據業務需求對數據、清洗、處理、計算，建模等工作，負責 即時查詢工具、固定報表、運營數據產品、Dashboard等產品的設計、研發及應用等等。

Ⅲ 大數據開發的經常加班嗎

IT行業都加班吧，加多少看情況和個人能力

大數據開發：

1、負責公司大數據產品/項目的後台研發；

2、負責技術預研，產品設計以及文檔編寫等工作；

3、參與大數據的數據治理和數據處理相關java開發工作；

4、參與海量數據處理，業務數據體系的設計、數據統計、分析及數據建模

大數據開發要處理大規模的數據，目前的各種技術在發展，高效的開發工具大大減輕了大數據開發工程師的工作負擔，所以大數據開發工程師的工作雖然不是很輕松，但是也算不上很累，當然加班的情況還是存在的。

突然想起來，加米穀之前一個學大數據開發的學員說過一句話：現在這個社會做什麼工作不需要加班呢？反正都是加班，不如選個工資高的加

做大數據開發工程師，加班是肯定會有的。所有的開發的崗位，都不是輕松的工作，不然也不會有那麼高的薪資。如果想要拿高薪，也是需要對應的付出的。

Ⅳ 女生學大數據很累嗎

對於大數據零基礎不管是男女學都是挺累的，由於程序太多。

排比可能有點誇張，但卻是都市的霓虹掩蓋下的社會現實。所以整理好心情出發，管他前面是電閃雷鳴還是荊棘密布，那隻是沿途的風景，雷霆雨露，俱為天恩，況且成功的目的地一定是無限風光。

Ⅳ 大數據工程師辛苦嗎 java大數據薪資待遇高嗎

大數據工程師日常工作辛苦談不上，只是比較枯燥，需要一直對著電腦操作，特殊情況比較多需要經常加班，收入與付出和技術是正比關系，軟體技術整體薪資是非常高的

Ⅵ 數據分析師工作累嗎是不是需要經常加班

不是很累，數據分析師最主要的重心在於「分析」，分析運營數據轉化為企業決策的動力。當然數據分析師，還需要把數據通過淺顯易懂的圖表形式展現出來，無論是餅狀圖，曲線圖，柱狀圖等等。關於加班，如果工作僅局限於機械化的數據分析工作，那麼，面臨的選擇可能會有「加班」。

數據分析師的基本要求

1、懂業務。

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

注意：

1、數據分析最擅長的工具一定包括Excel，通常好的數據分析師一定是一個非常非常專業的Excel使用者，這其中包括了對Excel常用公式和功能的理解及使用（數據透視表，各種圖表等）。

2、如果致力於從事數據分析工作，那除了掌握Excel， VBA，SQL之外，還需緊跟趨勢，學習最新技能，但同時也得夯實基礎。

Ⅶ 女生學大數據很累嗎都需要學什麼

不太累。現在做大數據的女孩子也不少，我就遇到過很多，其中不乏高手。女孩專學習大數據是很不屬錯的。現在除去部分外包公司，大部分企業的開發工作不需要出差，就特別喜歡招女孩子。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

Ⅷ 大數據工程師的日常工作做什麼

【導讀】時至今日，相信大家對大數據工程師一點也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業，很多人想轉行做大數據工程師，那麼你知道大數據工程師的日常工作做什麼?工作強度大不大呢?為此小編整理了以下內容，一起來看看吧!

1， 寫 SQL ：一般來說許多入職一兩年的大數據工程師首要的工作就是寫 SQL ;

2 ，為集群搭大數據環境(一般公司招大數據工程師環境都現已搭好了，公司內部會有現成的大數據途徑);

3 ，維護大數據途徑(這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作);

4， 數據搬家(有部分公司需求把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據搬家到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作);

5 ，運用搬家(有部分公司需求把運用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL
等資料庫的存儲進程程序或許SQL腳本搬家到大數據途徑上，這個進程也是非常繁瑣的工作，高度重復且雜亂)

6 ，數據收集(收集日誌數據、文件數據、介面數據，這個觸及到各種格式的轉化，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash)

7， 數據處理

7.1 ，離線數據處理(這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和首要點有點重復了)

7.2 ，實時數據處理(這個觸及到音訊部隊，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 收集到數據發給 Kafka 然後
Spark 消費 Kafka 的數據進行處理)

8 ，數據可視化(這個我司是用 Spring Boot 聯接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大數據途徑開發(偏Java方向的，大約就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據途徑這樣，常見的是各種難用的 PaaS 途徑)

10
，數據中台開發(中台需求支撐接入各種數據源，把各種數據源清洗轉化為可用的數據，然後再根據原始數據建立起寬表層，一般為了節省開發本錢和伺服器資源，都是根據寬表層查詢出業務數據)

11 ，建立數據倉庫(這兒的數據倉庫的建立不是指 Hive ，Hive 是建立數倉的東西，數倉建立一般會分為三層 ODS、DW、DM
層，其間DW是最重要的，它又能夠分為DWD,DWM,DWS，這個層級僅僅邏輯上的概念，類似於把表名按照層級差異隔來的操作，分層的目的是防止開發數據運用的時分直接訪問底層數據，能夠減少資源，留意，減少資源開支是減少
內存 和 CPU
的開支，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼聯絡，分層能夠使數據表的邏輯更加清楚，便當進一步的開發操作，假定分層沒有做好會導致邏輯紊亂，新來的員工難以接手業務，跋涉公司的運營本錢，還有這個建數倉也分為建離線和實時的)

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