如何轉行成為大數據工程師

❶ 零基礎想轉行做大數據開發工作，不知道怎麼轉行

我朋友跟你一样，她还是个女孩子，不知道怎么回事她当时也想做这个行业。后来她去了一个好像叫赛科大数据的机构学习了一段时间。这个行业虽然赚钱，就是太辛苦了。

❷ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

想要成為大數據開發工程師的要求，首先我覺得你必須數學要學得相當的好，有一定的知識，不然的話，我們小數據都無法開發，還算是什麼大數據開發工程師？

❸ 小白成為大數據工程師 需掌握哪些知識技能

【導語】在大數據學習當中，關於打基礎的部分，一直以來都是大家非常重視的，基礎打好了，才能真正在後續的發展當中受益，更快地成長起來。作為大數據行業小白，想要成為大數據工程師，就需要掌握一些知識技能，那麼小白成為大數據工程師，需掌握哪些知識技能呢?下面我們就來具體了解一下吧。

1、學大數據，在前期主要是打基礎，包括java基礎和Linux基礎，而後才會正式進入大數據技術的階段性學習。

2、Linux學習主要是為了搭建大數據集群環境做准備，所以以Linux系統命令和shell編程為主要需要掌握的內容。

3、而Java，主要是Java
SE，涉及到比較多需要掌握的內容，包括掌握java語言中變數，控制結構，循環，面向對象封裝等內容;掌握面向對象，IO流，數據結構等內容;掌握反射，xml解析，socket，線程以及資料庫等內容。

Java EE，需要掌握的內容不多，掌握html，css，js，http協議，Servlet等內容;掌握Maven，spring，spring
mvc，mybatis等內容基本上就夠用了。

4、具備以上的基礎之後，進入大數據技術框架的學習，利用Linux系統搭建Hadoop分布式集群、使用Hadoop開發分布式程序、利用Zookeeper搭建Hadoop
HA高可用、Shell腳本調用等對大數據技術框架有初步的了解。

5、對於Hadoop，涉及到相關系統組件，都需要逐步學習掌握，包括理解和掌握Maprece框架原理，使用Maprece對離線數據分析，使用Hive對海量數據存儲和分析，使用MySQL資料庫存儲元數據信息使用正則表達式，使用Shell腳本，使用Maprece和Hive完成微博項目部分功能開發，學會使用flume等。

6、要能夠對hbase資料庫不同場景進行數據的crud、kafka的安裝和集群常用命令及java
api的使用、能夠用scala語言為之後spark項目開發奠定基礎，學會使用sqoop;

7、要掌握spark核心編程進行離線批處理，sparkSQL做互動式查詢，sparkStreaming做實時流式運算，spark原理的深入理解，spark參數調優與運維相關的知識。

以上就是小白成為大數據工程師技能相關介紹，希望對大家能有所幫助，當然想要成為優秀的大數據工程師，不斷學習和提升是首要的，希望大家加油努力!

❹ 如何正確轉行大數據方向

首先大數據的就業方向有：數據挖掘、數據分析&機器學習方向、大數據運維&雲計算方向、Hadoop大數據開發方向。轉行，得先選定發展方向。

其次，明白大數據要學的主要內容，首先要學習Java根底，學大數據課程之前要先學習一種核算機編程言語。Java是大數據學習需求的編程言語根底，由於大數據的開發根據常用的高檔言語。而且不論是學習hadoop，還是數據發掘，都需求有編程言語作為根底。因而，假如想學習大數據開發，把握Java根底是必不可少的。

還要學習大數據中心常識Hadoop生態體系;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop運用流程;數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm;音訊訂閱分發體系Kafka等。假如把大數據比作容器，那麼這個容器的容量無限大，什麼都能往裡裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智慧、雲核算和機器學習有著千絲萬縷的聯系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開雲核算，大數據核算剖析採用傳統的機器學習、數據發掘技術會比較慢，需求做並行核算和分布式核算擴展。

最後，還要選擇學習方式，學習方式一般就是自學和培訓，自學一般學習時間比較長，難度比較大，對於轉行急需就業的小夥伴來講，選擇第二種方式比較好，時間消耗短，學習知識系統，對於以後就業可能有一定的幫助。總之，學習還得靠自己，下功夫，多學，多練。

關於如何正確轉行大數據方向，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。

❺ 程序員如何轉型成為大數據工程師

主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，編碼能力越強的程序員，越有可能成為，優秀的大數據工程師。

其次，大數據工程師需要統計學、與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析，是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員，是有這個基礎的，厲害的程序員，一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力，是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識。大數據的挖掘與分析，最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展，起到重大推動作用，那才是有價值的大數分析。

在美國，大數據工程師平均年薪，達 17.5 萬美元(摺合人民幣大概 105 萬左右)，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬，比同級別的其他職位高出 30% 以上。

DT 時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才，卻非常的有限，在未來若干年內，都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才，有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了!

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❻ 如何成為一名大數據開發工程師

1、熟練精通至少一門編程語言

掌握Java是必不可少的，要是能同時熟悉Python、Scala就更好了。

2、掌握Linux操作系統

百分之八十以上的企業使用Linux操作系統進行雲計算、大數據平台的構建，所以做大數據開發，Linux必備。

3、掌握大數據主流框架及組件

主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生態圈組件，這部分是重中之重。

軟實力，就相對來說要虛一些了，邏輯思維能力、溝通能力、學習能力等等，通常在HR面試的時候，主要就是考察這些方面。

❼ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

大數據所需技能要求
Python語言：編寫一些腳本時會用到。

Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。

Ozie，azkaban：定時任務調度的工具。

Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。

必須掌握的技能：
Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高階技能6條：

機器學習演算法以及mahout庫加MLlib、 R語言、Lambda 架構、Kappa架構、Kylin、Alluxio

大數據開發工程師除具備專業的技能外，還要有學歷（至少大專學歷），學歷是敲門磚。

❽ 轉行成為大數據工程師要怎麼做

【導語】近幾年，大數據行業的發展非常迅速，大數據方向也成了許多人轉行得目標，因為前景好，薪資高，不少人已經考慮轉行成為大數據工程師，那麼轉行成為大數據工程師要怎麼做?下面就從三個方面來具體展開。

1、大數據的就業方向

數據挖掘、數據分析&機器學習方向、大數據運維&雲計算方向、Hadoop大數據開發方向。轉行，得先選定發展方向。同時，要根據自己的自身情況和興趣愛好來選擇崗位。

2、明白大數據要學的主要內容

首先要學習Java基礎，學大數據課程之前要先學習一種核算機編程言語。Java是大數據學習需求的編程言語根底，由於大數據的開發根據常用的高檔言語。而且不論是學習hadoop，還是數據發掘，都需求有編程言語作為基礎。

因而，假如想學習大數據開發，把握Java基礎是必不可少的。還要學習大數據中心常識Hadoop生態體系;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop運用流程;數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm;音訊訂閱分發體系Kafka等。

假如把大數據比作容器，那麼這個容器的容量無限大，什麼都能往裡裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智慧、雲核算和機器學習有著千絲萬縷的聯系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開雲核算，大數據核算分析採用傳統的機器學習、數據發掘技術會比較慢，需求做並行核算和分布式核算擴展。

3、選擇學習方式

學習方式一般就是自學和培訓，自學一般學習時間比較長，難度比較大，對於轉行急需就業的小夥伴來講，選擇第二種方式比較好，時間消耗短，學習知識系統，對於以後就業可能有一定的幫助。

關於轉行成為大數據工程師要怎麼做，想必大家已經了解清楚了，可見學習大數據不是每個人都可以的，還是需要大傢具有一定的語言基礎的，所以想要學好大數據，成為優秀的大數據工程師，還需要大家繼續努力了。