❶ 在新時期，如何利用大數據成為不可或缺的人才
感謝悟空的邀請！
在新時期，談起大數據，相信很多人都不陌生了吧！其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活，大數據也是未來互聯網發展的重要方向。
那麼在新時期，大數據對人才的能力有何要求？如何利用大數據成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：
大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是復合型的大數據開發人才，我認為，在新時代，要想成為大數據人才，應該從以下幾方面著手：
1、大數據人才首先要擁有技術
大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。
2、大數據人才需要強大的跨學科學習
隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。
3、 大數據人才需要堅持
任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。
4、 堅持學習的能力
大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。
5、心態很重要
學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。
總結：在新時期，目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才，大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…
大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，當前正處在大數據時代，大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用，目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。
對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術，未來對於大量的職場人來說，數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大數據運維的相關技術，包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業，大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。
對於當前的職場人來說，要想通過大數據成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大數據技術；其二是把大數據技術與行業相結合；其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。
學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大數據分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值，一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定，大數據不是目的，通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智能體使用，未來智能體的應用空間將非常廣闊。
我是從以前做淘寶天貓的，今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀，它會給您提供行業各種數據，只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率，有些行業的轉化率，進店訪客等等；在電商平台都是可以看到的，但是實體以前是做不到的。
現在隨著數字技術的發展，以及實體行業對消費反饋收集困難等原因，才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品，消費者不喜歡，賣不出去。可以如果有了大數據，你就知道你的客戶男女比例多少，年齡分布、喜好什麼價位的產品等等，讓你設計的產品更精準。
其實在我看來，你成為數字化的運營高手，你就可以成為不可或缺的人才。
大數據在我看來就是「1+1=N」。
怎麼說呢，比如大數據提供給您行業轉化率是多少，你的實體轉化率是多少？等等，你想成為不可或缺的人才，那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了？是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力，比如這周你店鋪成交額漲了多少？這是數據給您能提供的，但是為什麼漲了，數據給您提供不了，這你要自己分析，是有節氣，還是因為你做了一個什麼活動等，並針對現有數據對下一周做出計劃。
數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上，並進行分析，並制定下一步公司運作計劃。
比如現在是數據給你1+1=3，那你就要分析為什麼是3，不是2或者1甚至0呢？是什麼刺激這個數據的增長了，是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等，下一步什麼安排等，也就是說你的每一步都能從數據反映出來，並能分析數據，做出下一步的安排等。
好了就說這么多吧，說太細我怕我理解的不準確，誤導人。
對於一個企業來說，大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。
大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。
大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。
大數據的工作中最重要的是什麼？
1. 細致精準的數據採集；
2. 同時具備邏輯性與適用性；
3. 數據標簽的規劃切實可行(務實)；
4. 具備行業垂直度的商業性思維能力；
5. 能夠做到更強的擴展性構架。
總結來說，商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性，而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力，最後便是務實和思維能力的支撐。
任何時代的任何職業都需要面對競爭，所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度，如想成為那個不可或缺的人，不僅要具備能力，還要具備務實的心態！
感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代，也同樣是大數據時代，競爭也是十分的激烈，要想成為大數據不可或缺的人才，必須要保證自己的專業知識過硬，這是一個看技術的活，弱者會被淘汰只有強者才能生存！
大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。
大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。
大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。
❷ 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!
關於程序員如何轉型成為大數據工程師，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。
❸ 怎樣成為大數據人才
優秀的人才是成事的根本。當開始真正做事的時候，人們會發現：優秀的人才是短缺的。於是，競爭的高端變成了人才的競爭。對於大數據這樣新興的發展方向來說，更是如此。大數據的熱頭，今年雖然有被人工智慧和虛擬現實掩蓋的趨勢，但其勢頭依然火熱。而且更是超越了初始的噱頭，走向廣泛的工業實施。在今年的中國大數據產業峰會上，清華大學計算機系教授武永衛透露：未來3～5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。IDC估計，到2020年，企業基於大數據計算分析平台的支出將突破5000億美元。廣義來說，在數據採集、數據存儲、數據挖掘、數據分析等方向，所需要的人才數量將更為巨大。
大數據的人才哪裡來呢？
大數據是個應用性很強的行業。某些傳統企業，他有大數據，卻讓數據睡大覺而不產生價值。而政府部門有數據，卻把數據緊緊攥在自己手裡，條塊分割，無法被人利用。真正實踐大數據的是一批用戶量巨大的互聯網企業。它們有能力收集到足夠多的數據，分析所收集到的數據，從數據中挖掘出價值並且產生收益。實踐出真知。這些企業擁有大數據的人才，也具有培養大數據人才的基本條件。他們應該成為培養大數據人才的黃埔軍校。
企業的核心目標是要實現其商業價值，他們的主要精力是要貢獻給核心目標。不過，作為行業的龍頭企業，為這個行業的健康發展貢獻力量是其社會責任。為社會培養人才，為企業儲備力量，也是其應有的考慮。近年來很多互聯網企業都不約而同地舉辦大數據分析競賽。
從某些發達國家的經驗來看，先進的企業與優秀的高校合作會帶來意想不到的效果。高校擁有大量有潛力的學生，企業擁有行業發展前沿的課題和處理這些課題的物質條件，兩相結合則推動了人才的培養和技術的發展。互聯網企業拿出自己業務上的數據，提出分析的目標。而在高校中廣泛徵集分析方案，把自己的數據拿出來舉行大數據分析競賽。這不僅為在校的學生提供接觸行業前沿問題的機會，也可以讓學生通過實戰來在戰斗中成長。這不啻為一種培養高級人才的方式。
現在有一種風氣，社會對某方面的人才有大量的需求，政府的關注、社會的輿論、培訓機構的宣傳、教育機構的躁動都蜂擁而至。大家都嗅到了發財的機會，市場看不見的手在這里發揮了顯著的作用。從應急的角度，我們可以批量產生所需要的從業人員。不過，對於能夠看清行業發展方向、推動行業技術進步、識別行業商業機遇的帥才，大規模集訓是不起作用的。對於這些人才，我們更多的需要為他們創造寬松的機會，讓他們能夠脫穎而出，在他們成長路上做一個伯樂，而不是拿著鞭子在後面抽打。
大數據這個行當，當前雖然對其有很多期許，真正發揮了價值的方向還不多。按道理，我們這個社會進入了數字化時代，每天所產生的數據比這個時代來臨之前所產生數據之和還多。處理這些數據理應有更大的價值，能夠創造現在意想不到的機會。如果應用現有的技術和方法去處理現有的問題，我們需要的是按照一定方法和規程進行操作的人才。這樣的人員需求，培訓就可以解決。如果是要去發現大數據行當的新的應用需求，突破現有方法的限制尋找新的方法去解決問題，發掘這個社會數字化，甚至我們生活的物理世界數字化後更多的機會，所需要的人才就可遇不可求了。
❹ 如何成為一名大數據工程師
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。
這群人在國外被叫做數據科學家（Data Scientist），這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出，他們後來分別成為了領英（LinkedIn）和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，「你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。更多公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才。」領英（LinkedIn）中國商務分析及戰略總監王昱堯對《第一財經周刊》說。
數據工程師是做什麼的？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」。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
雖然對於一些大公司來說，擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。「他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。」聯合國網路大數據聯合實驗室數據科學家沈志勇說。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家；溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
你可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，因為根據萬寶瑞華管理合夥人顏莉萍（Nicole Yan）的觀察，這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過56%的企業在籌備發展大數據研究，「未來5年，94%的公司都會需要數據科學家。」顏莉萍（Nicole Yan）說。因此她也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
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。
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。
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。比如，騰訊的數據團隊正在搭建一個數據倉庫，把公司所有網路平台上數量龐大、不規整的數據信息進行梳理，總結出可供查詢的特徵，來支持公司各類業務對數據的需求，包括廣告投放、游戲開發、社交網路等。
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。「你可以知道他是什麼樣的人、他的年紀、興趣愛好，是不是互聯網付費用戶、喜歡玩什麼類型的游戲，平常喜歡在網上做什麼事情。」騰訊雲計算有限公司北京研發中心總經理鄭立峰對《第一財經周刊》說。下一步到了業務層面，就可以針對各類人群推薦相關服務，比如手游，或是基於不同特徵和需求衍生出新的業務模式，比如微信的電影票業務。
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。在阿里媽媽的營銷平台上，工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。「比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。」薛貴榮說。
在網路，沈志勇支持「網路預測」部分產品的模型研發，試圖用大數據為更廣泛的人群服務。已經上線的包括世界盃預測、高考預測、景點預測等。以網路景點預測為例，大數據工程師需要收集所有可能影響一段時間內景點人流量的關鍵因素進行預測，並為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠？
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。
以騰訊來說，鄭立峰認為能反映大數據工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試（AB Test），即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去，決策者只能依據經驗進行判斷，但如今大數據工程師可以通過大范圍地實時測試—比如，在社交網路產品的例子中，讓一半用戶看到A界面，另一半使用B界面，觀察統計一段時間內的點擊率和轉化率，以此幫助市場部做出最終選擇。
作為電商的阿里巴巴，則希望通過大數據鎖定精準的人群，幫助賣家做更好的營銷。「我們更期待的是你能找到這樣一批人，比起現有的用戶，這些人對產品更感興趣。」薛貴榮說。一個淘寶的實例是，某人參賣家原來推廣的目標人群是產婦，但工程師通過挖掘數據之間的關聯性後發現，針對孕婦群體投放的營銷轉化率更高。
需要具備的能力
1.數學及統計學相關的背景
就我們采訪過的BAT三家互聯網大公司來說，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。沈志勇認為，缺乏理論背景的數據工作者，更容易進入一個技能上的危險區域（Danger Zone）—一堆數字，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。「只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。」沈志勇說。
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。「因為許多數據的價值來自於挖掘的過程，你必須親自動手才能發現金子的價值。」鄭立峰說。
舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數據工程師的職責以商業分析為主，但也要熟悉計算機處理大數據的方式。
3.對特定應用領域或行業的知識
在顏莉萍（Nicole Yan）看來，大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，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。
「他不能只是懂得數據，還要有商業頭腦，不論對零售、醫葯、游戲還是旅遊等行業，能就其中某些領域有一定的理解，最好還是與公司的業務方向一致的，」就此薛貴榮還打了個比方，「過去我們說一些奢侈品店員勢利，看人一眼就知道買得起買不起，但這群人恰恰是有敏銳度的，我們認為他們是這個行業的專家。又比如對醫療行業了解的人，他在考慮醫療保險業務時，不僅會和人們醫院看病的記錄相關，也會考慮飲食數據，這些都是基於對該領域的了解。」
職業發展1.如何成為大數據工程師
由於目前大數據人才匱乏，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。因此很多企業會通過內部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽，把天貓平台上的數據拿出來，去除敏感問題後，放到雲計算平台上交予7000多支隊伍進行比賽，比賽分為內部賽和外部賽。「通過這個方式來激勵內部員工，同時也發現外部人才，讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
顏莉萍（Nicole Yan）建議，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、Hadoop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。
2.薪酬待遇
作為IT類職業中的「大熊貓」，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（Nicole Yan）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。顏莉萍（Nicole Yan）表示，「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20%至30%，且頗受企業重視。
3.職業發展路徑
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。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。「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。」顏莉萍（Nicole Yan）說。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。
❺ 學大數據需要什麼條件嗎
如 果 是 想 去高 端 班的話， 好 程序員 他 們 是 需 要 大 專 及 以 上 學歷 的，還 需要有 一 定 基礎， 通過考核才能 學 習的 。
❻ 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能
用人單位對於大數據開發人才的技能要求：
1. 精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計內及開發容；
2. 了解python/shell等腳本語言；。
3. 熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解；。
4. 有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。
5. 有爬蟲系統開發經驗者優先。
❼ 大數據處理需要什麼樣的人才需要具備哪些技能
想要學習大數據開發，第一件事並不是要找書籍或者是找視頻教程，而是要了解一下大數據行業前景，了解一下成為大數據工程師需要具備什麼樣的能力，掌握哪些技能我當初學習大數據之前也有過這樣的問題，作為一個過來人，今天就跟大家聊下大數據人才應該具備的技能。
首先我們要知道對於大數據開發工程師需要具備的技能，下面我們分別來說明：
用人單位對於大數據開發人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA開發語言，同時熟悉Python、Scala開發語言者優先；
2.熟悉Spark或Hadoop生態圈技術，具有源碼閱讀及二次開發工作經驗；精通Hadoop生態及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發實戰經驗者優先；
3.熟練使用SQL，熟悉資料庫原理，熟悉至少一種主流關系型資料庫；熟悉Linux操作系統，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本；熟悉ETL開發，能熟練至少一種ETL（talend、kettle、ogg等）轉化開源工具者優先；
4.具有清晰的系統思維邏輯，對解決行業實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協調能力及學習能力。
以上就是想要成為大數據人才需要具備的技能
那麼如何具備這些能力，怎麼學習了，對於大多數人來說，目前只有通過參加大數據的學習，才能夠系統的掌握以上的大數據技能，從而勝任大數據工程師的工作。
❽ 大數據需要什麼人才
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。
小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。一、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。舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。二、數學及統計學相關的背景國內BAT為代表的大公司，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。三、特定應用領域或行業的知識大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，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。
❾ 分析如何成為一名大數據開發工程師
1、認識大數據復
大數據開發制工程師，首先你得熟悉關系型資料庫，比如Oracle或者MySQL，熟悉之後，有利於數據倉庫的開發；再次熟悉Hadoop，這個都是現在大數據領域中用的最多的一個技術，它的HDFS可以實現分布式存儲，Yarn是一個優秀的資源調度框架
2、大數據所需技能要求
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)