大數據工程師知乎

❶ 大數據工程師是做什麼的

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。

(1)大數據工程師知乎擴展閱讀

大數據工程師需要學習的知識

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統。而這部分的內容是大家在學習大數據中必須要學習的，只有學好Linux才能在工作中更加的得心應手。

2、Hadoop

我覺的大家聽過大數據就一定會聽過hadoop。Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。

❷ 大數據工程師的職業發展前景如何

我們都知道，大數據現在是非常火熱的，基本上是人盡皆知，很多人也都非常想加入這個行業，成為一名優秀合格的大數據工程師。從目前的情況來看，由於現今大市場環境下大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才（既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗），這也就為那些正在成為大數據工程師的朋友提供了一個很好的職業稀缺環境。那麼大數據工程師的職業發展前景具體如何呢？
大數據工程師的前途還是很明朗的，成為大數據工程師如果有相關方面的經驗的話還是比較簡單的。目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
大數據工程師在薪酬待遇也是很有優勢的，可以說，大數據工程師在IT類職業中比較稀缺的，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高很多。
在職業發展路徑上，由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
關於大數據工程師的職業發展問題小編就為大家介紹這么多。可以看到，大數據工程師未來的發展前景還是非常美好的，並且薪資待遇也非常的好，這也是為什麼這么多人爭相加入到這一行業中的重要原因之一。如果大家心存志遠的話，可以選擇大數據工程師作為自己職業生涯的長遠規劃哦。

❸ 大數據工程師是做什麼的

大數據工程師是做大數據開發的，主要的工作是負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，也屬於程序員的范疇。

❹ 大數據應用工程師前景怎麼樣

主要負責數據挖掘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的版專業人士進行行業權研究、評估和預測。通過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。現在正處於大數據的發展初步階段，未來的就業情況會更加廣闊

❺ 大數據工程師就業如何

大數據的就業前景很廣闊。
就先拿大數據里比較火的數據分析舉例吧。
數據分析的兩個主要就業方向，一個是統計學方向，一個是運籌學方向，我們分別來看看這兩者具體有哪些相應的崗位

首先是統計學方向。

這個方向的職位其實一直都有，只是說現在用的一些方法，技術手段得到了一定的提升。原來公司只有一些有限的經營數據或市場數據，基本上用 excel 就能解決了，現在我們有了很大的數據量，也有了更多的高級的分析軟體，比如 SAS 、 R 等等。用這些軟體，我們可以在大量的數據中，挖掘出一些核心的數據信息，來找出商業活動的驅動力。
從就業方向來說，最典型的是以互聯網公司為代表的信息化程度比較高的企業。這些公司在日常業務中會產生大量的數據，數據分析人員必須從繁雜的數據中挖掘出有效信息，來給運營和決策提供支持。

典型的公司有 BATJ ，其中一些相關的團隊包括產品的運營團隊、廣告效果分析團隊、游戲的用戶數據處理團隊等等。其他還有一些互聯網公司，比如美團、攜程、餓了么等等。

在這些互聯網公司裡面，數據分析工作主要分兩個方向：
一個是做運營分析，就是前面講的這類工作內容。
另一個就是產品開發的分析，比如把相關的數據抽象出來建模，做一些用於判斷的模型，比如回歸模型等，以 API 的形式，給到客戶。客戶只要把相關的數據導進去，就能通過這個模型作出一個判斷。

比較典型的例子就是反詐騙的一些產品，背後是好人的行為數據，以及一些壞人的行為數據，做出一個「0」「1」的好壞判斷模型。當你把一個不知道結果的數據，通過 API 介面輸入進這個模型後，就會得出結論這個是好人還是壞人，從而對業務作出指導。
除了互聯網公司以外，咨詢公司也非常注重數據這塊的工作。

比如麥肯錫，相關的數據分析已經成為公司的重要驅動力之一。
另外，四大咨詢公司、一些 IT 咨詢公司，比如埃森哲、印度的 Infosys 等，以及一些本土的咨詢公司，比如久謙，還有老牌的基於數據分、市場分析的公司，比如尼爾森，也有相應的數據分析崗位。

❻ 大數據是干什麼的啊，好學不

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是需要緊緊圍繞大數據的價值空間來展開，目前主要的操作可以分為三大塊，分別是數據採集操作、數據分析操作和數據應用操作，這些操作的背後幾乎涵蓋了當前大數據行業的所有產業鏈，數據採集操作是大數據產業鏈的起始端，所以要想了解大數據操作，首先就應該從數據採集開始。當前數據採集渠道通常有三個，一個是傳統信息系統，比如各種ERP系統就是典型的代表，這些ERP系統當中的數據往往具有較高的價值密度，通常對於安全性也有非常高的要求。從數據結構上來看，傳統信息系統的數據結構是相對比較單一的，處理起來也比較容易。
大數據需要學習的內容還是很多的，是有一定難度的，知乎專欄：從頭學習大數據供你參考學習，可以嘗試自學一下，感受一下難易程度。

大數據注重邏輯性，在學習時可以有意識的培養邏輯思維，快速捋清編程邏輯，還要多動手實操，將理論與操作結合，搞懂現象背後的邏輯。另外，要分析源碼、勤做筆記，多做復習，學習的事情來不得半點馬虎，不努力肯定不行的。

分享一份大數據技術的學習路線供你參考，希望對你有所幫助!

學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

❼ 大數據工程師職業到底有多好

談大數據工程師職位之前我們先來聊聊互聯網的職位發展，2018年是互聯網低迷成為大數據開發工程師，別墅靠大海的一年。

而與之相對的，是19屆畢業生已經開始走上舞台。據某招聘網站調查顯示北京地區應屆生期望薪資更是達到12992元。

如果你想要學好大數據最好加入一個好的學習環境，可以來這個Q群251—956–502 這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

“一代新人換舊人”，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。毫無疑問，對於未來，大數據必定會帶來嶄新的格局。

從移動支付到共享經濟，從萬物互聯到智慧城市，從大數據這一概念被初步接受，到刷屏的年度賬單、聽歌報告，大數據所創造的價值正在一步一步體現。

互聯網、金融、電信、醫療、交通、民生，各行業都開始進行大數據應用，大數據的應用場景在未來更是有著無限可能。

關於數據工程師職業到底有多好，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 大數據工程師主要是做什麼的

大數據工程師的主要工作是：分析歷史、預測未來、優化選擇。

1、分析歷史，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。

2、預測未來，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、優化選擇，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。

在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護。負責數據倉庫設計，數據ETL的設計、開發和性能優化。參與構建大數據平台，依託大數據技術建設用戶畫像。

(8)大數據工程師知乎擴展閱讀：

大數據工程師可以從事對大量數據的採集、清洗、分析、治理、挖掘，並對這些數據加以利用、管理、維護和服務的相關技術工作。

大數據工程師專業技術水平等級培訓考試分初級、中級、高級三個級別。

大數據工程師培養人群：有志於從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員。

大數據工程師初、中、高三個級別考試均設《大數據理論基礎》、《大數據技能實操》兩個科目。

❾ 大數據工程師到底是什麼

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，內玩出數據容的商業價值，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。

沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」

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。

❿ 大數據工程師職業到底有多吃香

眾所周知，當下大數據開發工程師是一個很吃香的職業，現在大數據技術人才短缺，在互聯網圈裡越久，資歷越老，就越受歡迎。

但最近小駭發現了一個「大數據工程師干不過35歲」的話題引人注目。大數據工程師真的這么神奇嗎?聽起來這么恐怖的大數據工程師究竟是個啥職位??
談大數據工程師職位之前我們先來聊聊互聯網的職位發展，2018年是互聯網低迷成為大數據開發工程師，別墅靠大海的一年。
近來阿里巴巴、陌陌、知乎等大廠都紛紛傳來裁員的消息，有的人前一天還在通宵忙著新品上線，第二天就被裁員了，有人早上還寫著、改著BUG，下午就被人事約談。
而與之相對的，是19屆畢業生已經開始走上舞台。據某招聘網站調查顯示北京地區應屆生期望薪資更是達到12992元。
「一代新人換舊人」，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。毫無疑問，對於未來，大數據必定會帶來嶄新的格局。
從移動支付到共享經濟，從萬物互聯到智慧城市，從大數據這一概念被初步接受，到刷屏的年度賬單、聽歌報告，大數據所創造的價值正在一步一步體現。
互聯網、金融、電信、醫療、交通、民生，各行業都開始進行大數據應用，大數據的應用場景在未來更是有著無限可能。
大數據工程師究竟是個啥神仙職位呢?先讓我們來了解一下大數據是什麼。
大數據本質也是數據，但是又有了新的特徵，包括數據來源廣、數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等)、
數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別)、數據增長速度快等。
在大數據行業中有很多領域;通常來說它們可以被分為兩類：大數據工程，大數據分析。
這兩個領域互相獨立又互相關聯。數據工程涉及平台和資料庫的開發、部署和維護。
大數據工程師需要去設計和部署這樣一個系統，使相關數據能面向不同的消費者及內部應用。對應的職位是大數據開發工程師、ETL工程師、演算法工程師。
數據分析則是利用數據平台提供的數據進行知識提取;數據分析包括趨勢、圖樣分析以及開發不同的分類、預測預報系統。
對應的職位是數據分析師、數據挖掘工程師和數據科學家。