數據處理工程師需要會什麼

1. 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。

2. 想成為一名大數據工程師,需要具備哪些技能

1、 掌握至少一種資料庫開發技術：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運用SQL實現海量數據ETL加工處內理。

2、 熟悉Linux系統常容規shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統操作。

3、 有從事分布式數據存儲與計算平台應用開發經驗，熟悉Hadoop生態相關技術並有相關實踐經驗著優先，重點考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟練掌握一門或多門編程語言，並有大型項目建設經驗者優先，重點考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉數據倉庫領域知識和技能者優先，包括但不局限於：元數據管理、數據開發測試工具與方法、數據質量、主數據管理。

6、 掌握實時流計算技術，有storm開發經驗者優先。

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3. 大數據工程師要具備哪些技術

1.大數據架構東西與組件

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。

4. 數據工程師是做什麼工作內容

數據工程師都做什麼？
數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。
數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。
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
數據工程師需要熟悉資料庫管理系統，深入了解SQL至關重要。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。此外，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。
機器學習已經成為標准數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。

5. 大數據工程師需要掌握哪些技能

大數據技術體來系龐大，包括的知源識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop

2、學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

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。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。

6. 大數據需要哪些人才_大數據人才需要具備的能力有哪些

大數據需要以下六類人才含讓：

一、大數據系統研發工程師。

這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。

二、大數據應用開發工程師。

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

三、大數據分析師。

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，殲清企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

四、數據可視化工程師。

此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。

五、數據安全研發人才。

此類人才主要負氏老前責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。

六、數據科學研究人才。

數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

7. 大數據工程師是做什麼的 需要掌握哪些技能

大數據工程師需要負責創建和祥和維護數據分析基礎架構，包括大數據架構的開發、構建、維護和測試等，還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

大數據工程師做哪些工作

大數據工程師可以做大數據開發工作，開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。

大數據工程師可以做數據分析工作，收集，處理和執行統計數據分析，運用工具，提取、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。

大數據工程師可以做數據挖掘工作，數據建模、機器學習和演算法實現喚絕搏，商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等，需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

大數據工程師可以做資料庫開發及管理工作，設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。

大數據工程師需要學什麼

1、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必須要掌握的能力，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信息中提取有用數據呢，這就需要大數據工程師來做。

2、.大數據架構工具與組件：企業大數據框架的搭建，多是選擇基於開源技術框架來實現的，這其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件框架，及其生態圈組件。

3、數據倉庫和ETL工具：數據倉庫和ETL能力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工具，比如StitchData或Segment都非常有用。

4、編程語言：編碼與開發能力是宏罩大數據工程師的必備技能，要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言。