大數據抓取師

① 大數據都有什麼就業方向

大數據專業就業方向

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業介紹

計算機科學與技術（數據科學與大數據技術方向）主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。畢業後能從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、咨詢、教育培訓工作。
大數據（big data）是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。[2]

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。[3]

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[4]

② 學Python職業前景怎麼樣

一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小夥伴也需要學習Python哦！

③ 大數據培訓學大數據以後可以做什麼

在國內，與大數據相關的崗位主要分為以下幾類：

數據分析師：運用工具，提取回、答分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力
數據挖掘師/演算法工程師：數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程
大數據工程師：運用編程語言實現數據平台和數據管道開發，需要計算機編程能力
數據架構師：高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力

④ 大數據開發是什麼

通俗點說，大數據就相當於一個巨大的數據倉庫，大數據開發就相當於你是這個巨大的倉庫的建設者和管理者。按照目前形勢，學習大數據的前景挺好的，尤其是現在興起的人工智慧領域，最需要和大數據配合，人工智慧從大數據中深度學習。如果你學習能力比較強的話，可以先自學，配合著網課進行學習。學大數據開發還要學一些，比如高數，統計學等方面的內容。一些培訓機構還是以營利為目的的，這里不在評論。

⑤ 大數據挖掘工程師應具備哪些技能

首先，我們可以從數據獲取、數據存取、數據清洗、數據挖掘分析、內數據可視化、數據報容告等幾個方面入手。

具體涵蓋以下技能：

1、Linux操作系統、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell編程等。

2、Java 開發，掌握多線程、掌握並發包下的隊列、掌握JVM技術、掌握反射和動態代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式協調服務、Zookeeper集群的安裝部署、Zookeeper數據結構、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大數據生態系統知識和技能。

6、Excel、Mysql、Python等數據採集，數據存取分析挖掘工具和技術。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可視化應用能力。

關於大數據挖掘工程師應具備哪些技能，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。

⑥ 大數據工程師採集數據的方法有哪幾類

【導語】數據的搜集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多，只需善用數據化處理渠道，便能夠確保數據剖析結果的有效性，助力企業實現數據驅動，那麼大數據工程師採集數據的方法有哪幾類?

1、離線搜集：

工具：ETL;

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集：

工具：Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web
伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。

關於大數據工程師採集數據的方法，就給大家分享到這里了，想要成為大數據工程師的，對於以上的內容，就需要提前了解和學習起來，祝大家成功!

⑦ 大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

在學習、工作、生活中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責，能夠最大化的進行勞動用工管理，科學的進行人力配置，做到人盡其才、人崗匹配。我們該怎麼制定崗位職責呢？以下是我為大家整理的大數據開發工程師的基本職責-崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責1

職責：

1、參與大數據平台搭建以及項目技術架構。

2、數據分析，挖掘，模型具體的產品化；

3、根據產品需求，分析編寫和制定大數據相關解決方案

崗位要求：

1、計算機相關專業本科以上學歷，編程基礎扎實，有2年以上大數據開發經驗

2、熟悉Hadoop生態和體系架構，熟悉Flink、Spark，Hive等常用開源工具

3、熟悉Flume，kakfa，scribe等日誌收集體系

4、熟悉主流資料庫（Oracle、postgresql、Mysql、Sql Server）中的1種及以上，有較好的SQL性能調優經驗

5、有數據倉庫ETL經驗者優先

6、有用戶行為日誌採集、海量數據處理、數據建模方面經驗者優先

7、有持續學習的能力；喜歡開源軟體，樂於知識分享；對工作認真負責；可以獨立承擔較大工作壓力

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責2

職責：

1、數字貨幣領域數據統計分析，負責數字貨幣量化投資策略的設計、管理以及實際投資運作

2、與交易員對接，制定切實可行的的'策略測試計劃，開展新策略模型的開發和驗證

3、協助交易員進行交易、風險管理，並對實際交易結果進行量化的績效分析，推動交易自動化

4、上級交辦的其他工作

任職要求：

1、數學/計算機/金融專業畢業，有扎實的演算法和機器學習的理論基礎

2、有量化實盤交易經驗，具備豐富的數學建模經驗及較強的數據處理能力優先

3、對金融市場的價格波動有獨特理解和深入的量化分析，具備一定對沖策略研究經驗；

4、對數字貨幣領域感興趣，結果導向；

5、有網頁抓取和爬蟲程序編寫經驗者優先。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責3

職責：

1、大數據日誌分析系統的設計，選型和開發；

2、配合各業務給予數據支持，對產品和運營數據總結和優化；

3、處理用戶海量數據，提取、分析、歸納用戶屬性，行為等信息，完成分析結果；

4、發現並指出數據異常情況，分析數據合理性；

5、公司大數據基礎架構平台的運維，保障數據平台服務的穩定性和可用性；

6、大數據基礎架構平台的監控、資源管理、數據流管理；

7、基於數據分析的可預測的雲平台彈性擴展解決方案。

任職要求：

1、日誌分析數據系統實際經驗；

2、3年以上互聯網行業研發經驗，有使用Hadoop/hive/spark分析海量數據的能力；

3、掌握Hadoop、Flume，Kafka、Zookeeper、HBase、Spark的安裝與調試；

4、熟悉大數據周邊相關的資料庫系統，關系型資料庫和NoSQL。

5、掌握Linux操作系統的配置，管理及優化，能夠獨立排查及解決操作系統層的各類問題；

6、有良好的溝通能力，具備出色的規劃、執行力，強烈的責任感，以及優秀的學習能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責4

職責：

1、負責數據分析、加工、清理、處理程序的開發；

2、負責數據相關平台的搭建、維護和優化；

3、負責基於Hadoop/Spark/Hive/kafka等分布式計算平台實現離線分析、實時分析的計算框架的開發；

崗位要求：

1、本科學歷須211院校以上，碩士及以上學歷不限院校，計算機軟體及相關專業

2、熟悉Java和Scala語言、熟悉常用設計模式、具有代碼重構意識；

3、熟練使用hadoop、hbase、Kafka、hive、spark、presto，熟悉底層框架和實現原理；

4、使用Spark Streaming和Spark SQL進行數據處理，並具有SPARK SQL優化經驗；

5、需要有至少2年開發經驗，有flink開發經驗優先；

6、學習能力強，喜歡研究新技術，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責5

職責：

1、負責大數據平台的基礎環境搭建與性能優化，完成平台的構建與維護、實時流計算平台、分布式調度、可視化報表等平台的架構與研發；

2、對各種開源框架進行深入的代碼剖析和優化；

3、參與大數據技術方案評審；

4、指導初中級大數據工程師工作；

崗位要求：

1、計算機相關專業全日制專科及以上學歷，具有3年或以上的分布式計算平台研發工作經驗；

2。對大數據相關組件：Hadoop、Spark、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Flume等架構與底層實現有深入理解，具備相應的定製和研發能力，尤其需要精通Flink框架；

3。具備構建穩定的大數據基礎平台的能力，具備數據收集、數據清洗、數據倉庫建設、實時流計算等系統研發經驗；

4。對技術有熱情，有不錯的數據思維和敏感度，有一定的數據分析能力優先，對深度學習、機器學習有一定的了解優先；

5。工作有計劃性，責任心和執行能力強，具備高度的責任心、誠信的工作作風、優秀溝通能力及團隊精神。