大數據工程師圖譜

Ⅰ 大數據行業圖譜之三：為什麼大數據應用公司這么貴

大數據應用是整個數據產業的核心，也是企業級客戶真正願意為大數據業務買單的原因。因此進軍大數據方向發展，也是很有前途的。

Ⅱ IT 工程師技能圖譜

IT 技能圖譜是IT技能知識架構, 包含技術的各個細枝末節.   通過技能圖譜可以了解到自己知識體系架構, 以及方便自己更好的查缺補漏.

技能圖譜分類跟市場上的技能需求息息相關, 目前比較多的是按照工作職能進行技能圖譜分類

有安全工程師、 IOS 工程師、Python 數據分析工程師、大數據工程師、雲計算工程師等技能圖譜.

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Ⅲ 學大數據會有什麼工作

大數據領域的工作分為兩個方向:
一是大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;所涉及的職業崗位為:大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等
二是大數據挖掘、分析方向的工作;所涉及的職業崗位為:大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等
大數據開發工程師和大數據分析師:大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。
企業對員工的工作需求都非常大，大數據分析方向將是未來職業人才崗位缺口最大的工作之一，它將會和軟體人才一樣，再次掀起一次培訓:在大數據分析方向的最高端將會按行業劃分，一個牛的大數據分析專家將是某一個或者二個行業的專家
大數據培訓的第二個方向
大數據工程師的工作:鑒於現在大數據人才缺口較大，能夠做大數據開發培訓的機構很少，大數據的學習需要java基礎，雖然很多培訓機構都要java課程，但是有大數據培訓課程的機構還比較少。選擇時需要謹慎些。在選擇時一定要注意課程是否包含了Hadoop、hive、hbase、spark等大數據技術課程

Ⅳ 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼

大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
一、大數據工程師做什麼？
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
1.
找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。
2.
預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
3.
找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
二、需要具備的能力
1.
數學及統計學相關的背景
2.
計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。
3.
對特定應用領域或行業的知識
在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

Ⅳ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序

Ⅵ 大數據可視化工程師工作內容有哪些

大數據工程師主要是，分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務：

找出過去事件的特徵：大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。

預測未來可能發生的事情：通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

找出最優化的結果：根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

Ⅶ 大數據分析開發工程師可以從事哪些工作這些崗位有需要做什麼

崗位舉例：
大數據工程師、大數據處理工程師、大數據分析挖掘工程師
崗位職責：回
負責公司基於海量數據答的雲服務平台的架構和研發；
根據業務規則與分析模型實現數據建模、數據挖掘提取、數據分析、數據展示工作，編制數據分析報告；
理解業務的方向和戰略，收集互聯網數據，並結合行業數據，開發有效的數據模型，根據用戶屬性，挖掘用戶需求；
通過用戶行為分析，為產品、流程改進和技術解決方案提供基於運營數據分析的支持；

Ⅷ 成為大數據開發工程師要學習什麼

1、需要學習Java基礎
很多人好奇學習大數據需不需要學Java，正確答案是需要。一方面Java是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言;另一方面Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java開發，例如Apache的基於Java的HBase和Accumulo以及
ElasticSearchas，因此學習Hadoop的一個首要條件，就是掌握Java語言編程。
2、需要學習是Linux系統、Hadoop生態體系
大數據的整個框架是搭建在Linux系統上面的，所以要熟悉Linux開發環境。而Hadoop是一個開源的分布式計算+分布式存儲平台，是一個大數據的基礎架構，它能搭建大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。在這一階段，你必須要掌握Hadoop的核心組件，包括分布式文件系統HDFS、資源調度管理系統YARN以及分布式計算框架MapRece。
3、需要學習是分布式計算框架Spark&Storm生態體系
隨著學習的深入，在具備一定的基礎之後，你就需要學習Spark大數據處理技術、Mlib機器學習、GraphX圖計算以及Strom技術架構基礎和原理等知識。Spark無論是在性能還是在方案的統一性方面，都有著極大的優越性，可以對大數據進行綜合處理：實時數據流處理、批處理和互動式查詢。

Ⅸ 大數據專業就業方向

大數據工程師、大數據維護工程師、數據挖掘師、大數據演算法師。

大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等。

需要的能力：

1、提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

2、掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

Ⅹ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

首先大數據開發工程師有兩個方面，一個是工作內容，一個是崗位要求

工作內容：主要是基於Hadoop、Spark等平台上面進行開發，各種開源技術框架平台很多，需要看企業實際的選擇是什麼，但目前Hadoop、Spark仍然占據廣大市場。

崗位要求：精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發。
1、大數據工程師
大數據工程師的話其實包含了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。
2、Hadoop開發工程師
職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。
3、大數據研發工程師
職位描述：構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。
4、大數據架構師
職位描述：這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發。
5、大數據分析師
工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。