大數據工程師要懂哪些專業知識

❶ 作為一名優秀的大數據工程師要懂什麼

1、從能力上來分析的，首先大數據工程師是需要有計算機編碼能力的，因為面對海量的非結構化數據，你要從中挖掘出有價值的東西，需要設計演算法與編寫程序去實現，而程序員最牛的能力就是編寫簡潔高效的代碼，去實現人們對未來天馬行空的夢想，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。
2、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，一般優秀的大數據工程師並不是科班出身，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。
3、大數據工程師需要具備行業的業務知識，大數據技術的最終目的是服務於社會和企業，並對市場和企業的發展起到重大推動作用，才是大數據的價值所在，因此大數據工程師不能脫離市場。

❷ 大數據工程師要學習哪些技術

1.大數據架構東西來與組件自

企業大數據結構的搭建，多是挑選根據開源技能結構來實現的，這其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件結構，及其生態圈組件。

2.深化了解SQL和其它資料庫解決方案

大數據工程師需要了解資料庫辦理體系，深化了解SQL。相同其它資料庫解決方案，例如Cassandra或MangoDB也須了解，由於不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。

3.數據倉庫和ETL東西

數據倉庫和ETL才能對於大數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL東西，比方StitchData或Segment都十分有用。

4.根據Hadoop的剖析

對根據Apache Hadoop的數據處理結構，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。

5.編碼

編碼與開發才能是作為大數據工程師的重要要求，主要掌握java、Scala、Python三門語言，這在大數據當中十分關鍵。

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 大數據工程師需要具備哪些知識

目前大數據領域內的主要工作崗位涉及到大數據採集工程師、大數據分析工程師、大數據開發工程師和大數據運維工程師，如果想轉型為大數據工程師，可以根據自身的知識結構和能力特點選擇一個具體的發展方向。

大數據採集工程師主要的工作任務是完成數據的採集、整理和存儲，雖然整體的技術含量並不算太高，但是涉及到的知識面卻比較廣泛。由於目前大數據的主要數據採集渠道包括物聯網、互聯網和傳統信息系統，所以大數據採集工程師也需要掌握這些相關技術，比如要掌握如何通過程序設計來完成網路信息提取等。另外，數據的整理和存儲還需要掌握各種資料庫知識(包括NoSql資料庫)，以及雲計算相關知識。對於具有網路基礎的IT行業從業者來說，轉型大數據採集工程師或者大數據運維工程師是不錯的選擇。

大數據分析工程師主要的工作內容是進行大數據分析和呈現，大數據分析目前有兩種主要方式，分別是統計學方式和機器學習方式，所以要想從事大數據分析工程師崗位，需要具有扎實的數學基礎和程序設計基礎。不少數學專業和統計學專業的職場人，可以考慮轉型大數據分析工程師崗位，目前該崗位的人才需求量還是比較大的。

大數據開發工程師主要完成兩方面任務，其一是進行大數據平台開發，其二是進行大數據應用開發。在當前大數據技術體系逐漸成熟的情況下，大數據應用開發的崗位需求量會更大一些，相對於大數據平台開發來說，大數據應用開發更注重與應用場景的結合。對於廣大程序員(Java程序員、Python程序員)來說，轉向大數據開發工程師崗位會更容易一些。

關於大數據工程師需要具備哪些知識，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 大數據工程師要有哪些基礎

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回素。舉例來說，答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。

❻ 成為大數據工程師要學習哪些知識

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案

數據工程師需要對資料庫管理系統有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。

❼ 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。

❽ 從事大數據行業要掌握哪些知識

1、數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
2、編程語言，對於想學大數據的朋友來說，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。