A. 實時數據開發工程師是做什麼的
1、負責實時數據倉庫設計、實時模型設計，對實時數據進行多維度的分析、匯總，支撐公司日常業務運營;
2、負責實時數據倉庫的日常管理與維護及監管體系建設;
3、BI 需求調研與模型體系設計，參與數據產品設計和評審，保障整個數據平台架構穩定;
4、根據業務需要,進行實時數據建模,設計、開發、優化實時數據開發工具和流程;
5、配合產品與各部門溝通協調需求，參與需求分析，數據倉庫建模，功能設計及評審;
6、滿足各相關業務部門的日常數據需求，高效率完成數據整理工作，支持面向業務的數據服務;
7、深刻理解業務需求,完善提高產品品質,不斷提升用戶體驗，具有對產品有做精做細的精神。
B. 數據開發是什麼
一、大數據開發工作內容
從大數據開發的工作內容來看大數據開發主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作。
主要負責處理和大數據應用，結合大數據可視化分析工程師，挖掘出價值的數據，為企業提供業務發展支持。大數據開發工程師偏重建設和優化系統。
第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第二類工作的話通常大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。
這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。隨手截了一些招聘信息的圖，關於大數據開發崗位具體的工作內容，現如今企業的要求基本如下：
大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要一段時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
除此之外，學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：
大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用。
大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；
大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主；
目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的工程師薪酬在40萬~160萬元之間不等，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬。
二、大數據方面技術
一是大數據平台本身，一般是基於某些Hadoop產品如CDH的產品部署後提供服務。部署的產品裡面有很多的組件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。
二是ETL，即數據抽取過程，大數據平台中的原始數據一般是來源於公司內的其它業務系統，如銀行裡面的信貸、核心等，這些業務系統的數據每天會從業務系統抽取到大數據平台中，然後進行一系列的標准化、清理等操作，再然後經過一些建模生成一些模型給下游系統使用。
三是數據分析，在數據收集完成後基於這些數據要做一些什麼樣的處理，典型的如報表應用，那每天可能就是寫SQL開發報表了；還有一些如風險監測等平台，都要基於大數據平台收集的數據來進行處理。
三、從事大數據，需掌握哪些技術
1、Java編程
Java語言是基礎，可以編寫Web應用、桌面應用、分布式系統、嵌入式系統應用等。Java語言有很多優點，它的跨平台能力贏得了很多工程師的喜愛。
2、Linux基礎操作命令
大數據開發一般在Linux環境下進行。大數據工程師使用的命令主要在三方面：查看進程，包括CPU、內存；排查故障，定位問題；排除系統慢的原因等。
3、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapRece框架。HDFS存儲數據，並優化存取過程。
MapRece方便了工程師編寫應用程序。
4、HBase
HBase可以隨機、實時讀寫大數據，更適合於非結構化數據存儲，核心是分布式的、面向列的Apache HBase資料庫。HBase作為Hadoop的數據看，它的應用、架構和高級用法對大數據開發來說非常重要。
5、Hive
Hive作為Hadoop的一個數據倉庫工具，方便了數據匯總和統計分析。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，可以協調為分布式應用程序。ZooKeeper的功
C. 數據開發是什麼
大數據開發，是運用大數據計算引擎，比如spark來進行數據業務開發。穗櫻或者數據平台開發嫌明。大數據環境下的數據開芹族告發就是運用數據平台做一下數據加工。
D. 數據開發是什麼
就是用工具實現大數據分析後所需要得出的結果。簡單理解，大數據開發就是製造軟體的，只是與大數據相關而已，通常用到的就是與大數據相關的開發工具、環境等等。大數據分析：簡略來說就是從天量的數據中通過演算法搜索找出隱藏在其中的信息數據的過程，然後對收集來的大量的信息數據進行詳細研究和概括，推斷其趨勢或者結果，以便於做出判斷及採取適當的行動。
E. 大數據開發是做什麼的
問題一：大數據能做什麼用？ ke./...laddin
大數據的作用在於通過對數據的分析，達成兩種目的：
一了解事物的發展規律。
二預測事務的發展方向。
問題二：大數據開發人員到企業幹些什麼工作 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
問題三：大數據開發要懂大數據的哪些東西 大講台大數據培訓為你解答：首先大數據開發以Java為基礎的，基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數據數據採集階段：Python、Scala。大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
問題四：大數據可以做什麼 可以用幾個關鍵詞對大數據做一個界定。
首先，「規模大」，這種規模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
其次，「多樣化」，可以是不同的數據格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數據類別，如人口數據，經濟數據等，還可以有不同的數據來源，如互聯網、感測器等。
第三，「動態化」。數據是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數據，也可以是在空間上不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞對大數據從形象上做了界定。
但還需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果這么大規模、多樣化又動態變化的數據有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數據。從另一個角度，要實現這些數據快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現的，因此，需要藉助於機器實現。
最終，我們藉助機器，通過對這些數據進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應用的整套體系，才能稱為大數據。
問題五：做大數據方向還是做互聯網方向的開發好 計算機網路技術分，開發，維護，運營，產品經理。
至於移動互聯網的方向好不好，我只能說，
未來的十年是移動互聯網的十年。
問題六：什麼是大數據，大數據可以做什麼 大數據，指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，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。
大數據可以對；數據進行收集和存儲，在這基礎上，再進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。
當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
問題七：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。
問題八：大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解？ 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個獸雞的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
大數據的應用
大數據應用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價值。
隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每日都可以看到大數據的一些新穎的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。許多組織或者個人都會受到大數據的剖析影響，但是大數據是怎樣幫助人們挖掘出有價值的信息呢?下面就讓我們一起來看看九個價值極度高的大數據的應用，這些都是大數據在剖析應用上的關鍵領域：
1.理解客戶、滿足客戶服務需求
大數據的應用現在在這領域是最廣為人知的。重點是怎......>>
問題九：大數據可以從事什麼崗位 和大數據相關的工作崗位越來越多了的。大數據研發，大數據運維，大數據工程師，大數據分析師等等等等。目前來看，整體的還不算是很多的，但是隨著以後行業的越來越成熟，大數據的崗位也是會越來越多的。慢慢的期待的吧，所以現在學習大數據的人越來越多了。
問題十：數據開發工程師（大數據開發工程師） 有什麼區別 相當於大數據是數據的哥哥，就是這個意思
F. 數據開發是做什麼東西的
和軟體開發類似，兩者都要互相用到，彼此交叉。比如銀行的自動取款機系統，就是資料庫開發的典型例子。你會覺得這個應該是軟體開發的寫代碼啊，但是事實上寫代碼只是取款機系統實現的一步而已。資料庫開發分六步：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、資料庫的物理設計、資料庫的實施、資料庫的運行和維護。寫代碼只是資料庫實施中的一部分，這樣講應該能明白吧。還有像超市的收銀系統，學校的教務系統都是資料庫的例子，光會寫代碼是編不出來的。我目前已經考了資料庫系統工程師，這學期准備考個軟體設計師。兩者的區別是資料庫的語言主要是SQL，軟體設計師則是寫代碼，C、C++ 、Java等
G. 大數據開發具體是做什麼的求舉例說明。
大數據開發其實分兩種：
第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。
第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
比如這次疫情中大數據平台對醫療物資的調度、傳染模型的分析、防控等起了很大的作用。
大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台等。