大数据售前工程师需要准备什么

A. 大数据工程师要具备哪些技术

1.大数据架构东西与组件

企业大数据结构的搭建，多是挑选根据开源技能结构来实现的，这其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件结构，及其生态圈组件。

2.深化了解SQL和其它数据库解决方案

大数据工程师需要了解数据库办理体系，深化了解SQL。相同其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须了解，由于不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL东西

数据仓库和ETL才能对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。

4.根据Hadoop的剖析

对根据Apache Hadoop的数据处理结构，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5.编码

编码与开发才能是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中十分关键。

B. 售前工程师和售前技术支持到底是做什么（网络方面）需要什么条件

售前技术支持工作内容：

协助销售，深入了解客户需求，并在深刻了解公司产品及解决方案之后，针对需求做出公司已有产品能迎合的，最佳方案，在满足客户需求的同时，同时对竞争对手形成价格、结构、功能、等的优势。还需要针对招投标进行相关的方案设计（技术方案、配置方案）、标书设计、技术答疑、客户培训、演示环境搭建测试、竞争对手分析。

售前工程师工作内容：

1、负责组织制定系统集成项目的技术方案编写、标书的准备、讲解及用户答疑等工作；

2、配合客户经理完成与用户的技术交流、技术方案宣讲、应用系统演示等工作；

3、配合业务部其它部门做好用户沟通、资料共享、技术协调等工作；

4、配合市场人员完成应用系统演示、产品宣传资料撰写等工作；

5、配合做好与合作伙伴厂商的技术交流。

(2)大数据售前工程师需要准备什么扩展阅读：

售前工作交流和需要了解的内容通常包括：

1.用户的组织机构，信息化的现状，现有的硬件设备、网络情况、正在使用的软件系统情况；

2.新系统的规划、目标、规模，要求等，包括用户对系统的安全性、可靠性、易用性、扩展性的要求；

3.业务内容、业务流程系统的现状，软件功能需求；

4.平台和数据库的选型；

5.信息安全、存储的需求；

6.对软件开发机制的认识；

7.用户感兴趣的热点技术；

C. 想成为一名大数据工程师,需要具备哪些技能

1、 掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处内理。

2、 熟悉Linux系统常容规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。

3、 有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理。

6、 掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。

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D. 售前工程师需要具备什么样的能力

售前工程师岗位职责： 1、 负责组织制定系统集成项目的技术方案编写、标书的准备、讲解及用户答疑等工作；2、 配合客户经理完成与用户的技术交流、技术方案宣讲、应用系统演示等工作； 3、 配合业务部其它部门做好用户沟通、资料共享、技术协调等工作； 4、 配合市场人员完成应用系统演示、产品宣传资料撰写等工作； 5、 配合做好与合作伙伴厂商的技术交流。 基本要求：● 计算机相关专业本科以上学历，2年以上IT领域技术支持工作经验； ● 熟悉计算机网络、通信网络技术以及软件系统的技术，有实际网络系统集成项 目的设计经验； ● 熟悉证券业务； ● 较多的方案设计、标书应答、用户交流经验； ● 良好的写作和口才； ● 具备技术开发和工程实践者优先；● 工作条理性强，具有很强的责任心和团队合作精神

E. 售前工程师需要具备哪些知识

F. 成为大数据开发工程师要学习什么

1、需要学习Java基础
很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及
ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。
2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系
大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapRece。
3、需要学习是分布式计算框架Spark&Storm生态体系
随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

G. 售前工程师需要具备什么样的能力

售前工程师需要具备以下的能力：

1. 熟悉公司业务领域的行业现状，行业发展趋势，即专业的行业知识背景

2. 熟悉公司业务领域主要竞争对手状态，对手的行业解决方案；

3. 具备一定的产品知识：熟悉公司本身的技术状态，包括技术团队能力、项目实施能力，行业解决方案的特点和优劣；

4. 具备一定的技术：积累熟悉公司及行业所涉及的各种技术，至少精通其中一项技术，了解和熟悉其他相关技术；

5. 丰富的项目管理经验和售前经验，能够完成技术方案设计和实施成本评估

6. 良好的文档能力：如果没有，如何把所有想法变现，落实到纸面上。

7. 良好的沟通能力：如果没有，如何把方案和好的建议呈现给客户。

H. 大数据开发工程师需具备哪些知识

大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统(Linux)、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。

I. 售前工程师需要具备什么样的能力

1、 负责组织制定系统集成项目的技术方案编写、标书的准备、讲解及用户答疑等工作；
2、 配合客户经理完成与用户的技术交流、技术方案宣讲、应用系统演示等工作；
3、 配合业务部其它部门做好用户沟通、资料共享、技术协调等工作；
4、 配合市场人员完成应用系统演示、产品宣传资料撰写等工作；
5、 配合做好与合作伙伴厂商的技术交流。
售前工程师：
售前人员应该是项目开发人员与业务销售人员的桥梁，在业务销售人员眼中，售前人员扮演的是技术人员或技术专家的角色，而在项目实施中的开发人员眼中，售前人员是专注技术的销售人员，在用户眼中，售前人员，是代表公司技术水平的技术专家。
售前这个职务，一般是公司开发项目的技术人员，也有一些技术背景比较深的销售人员，觉得有意思的是，当时的甲方(用户)也不太成熟，他们对自身的项目和需求并不是很了解，因为上的很多项目，大概都是一个很简单的想法提出的，甚至是领导的拍脑袋工程，比如:一个OA项目，很可能就是领导攀比、或者觉得电子邮件不方便，不安全而提出的一个办公自动化构想，而这个时候，我们厂商还是比用户在业务上、技术上要成熟的，而同时懂的这些技术和业务的公司不太多，因为大家都在成长，这个时候用户的很多需求，都是厂家引导的，所以那个时候，系统集成、MIS项目利润是很高的，你想想，用户需求是你引导的，再傻的售前也会把用户引导在自己公司技术最成熟、实施成本最低，对自己最有利的地方，也就是说你做你最擅长的那部分。

J. 售前工程师要具备哪些技能和工具

• Word：大概只有售前这类文案人员才能体会到Word的博大精深；

• Excel：主要是管理线索、管理需求时用到；在售前这里，这个软件大材小用；

• PPT：段位越高的售前，PPT做（讲）的越好。

• Visio：常用于画流程图、网络架构图；

• PS：冷不丁就会用到，此处不细说；

• 思维导图软件，如MindMaster：帮助梳理工作、材料思路；

• Axure：主要是软件售前使用，用于界面设计；

• 笔记：如有道云笔记、OneNote等，用于记事、记学习笔记、收藏资料。

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