⑴ 想成为大数据开发工程师有哪些要求要要哪些证书
1. 精通java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发；
2. 了解python/shell等脚本语言；。
3. 熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解；。
4. 有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5. 有爬虫系统开发经验者优先。
至于需要哪些证书看公司招聘要求吧，每个公司要求不同，目前大数据开发工程师市面上统一可用的证书还没有。
⑵ 大数据学习有什么要求
大数据最好有计算机科学背景
有编程基础，数据结构基础
大数据相当于是计专算机科学专业课，属里面比较前沿的，计算机专业课里面有一门叫编译原理，大数据就相当于那个难度
大数据是一系列技术难题的统称，包括分布式技术，分析技术，开发技术等等
所以大数据需要你的基础比较全面
⑶ 县级大数据局怎么进
编外人员可以通过招聘进入，编内则需要考核
大数据局是省直部门级事业单位。
其主要职能是开展大数据发展战略、地方法规、规章、标准草案等基础研究，为全省电子政务基础设施规划建设、组织实施、运行维护提供支撑服务，承担省级政府数据、公共数据与社会数据集成、共享开放、应用集成等数据管理工作。
⑷ 求问从事大数据相关工作的入职门槛是什么
世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的版数据越多你权就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。
CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。
“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。
数据工程师是能运行基本数据模型，充分了解文件系统，分布式计算与大型数据库，他们是能提供可建模数据所需平台的人。
⑸ 大数据云计算好就业吗，就业有什么要求
首先，随着云计算的逐渐落地应用，云计算领域的就业前景还是非常广阔的，而且由于云计算领域对于人才类型的需求也比较多元化，既需要研发型人才，也需要高端应用型人才和技能型人才，从这个角度来看，当前不论是研究生还是本科生，甚至是专科生，学习云计算都会有较好的就业前景。在产业互联网的推动下，大量传统行业都开始纷纷上云，这个过程会为云计算逐渐打开一个巨大的价值空间，基于云计算也会降低企业的创新门槛，所以这个过程会释放出大量云计算相关人才的需求。
就业要求可以从招聘信息体现出来：
任职要求：
1、信息检索/自然语言处理/数据挖掘/数学/计算机相关专业，本科及以上学历，具有以下任意领域3年以上相关开发经验：大数据、区块链、知识图谱；
2、扎实的编程基础和数据结构算法基础，高质量的编程能力和问题解决能力；
3、掌握大数据技术栈，包括Hadoop/Spark/Flink等，有一定建模和数据分析能力；
4、熟悉主流图数据库技术或者区块链技术者优先；
5、优秀的理解与沟通能力，能快速理解业务背景，责任心强，乐于分享。
6、Hadoop/Hive/Spark/Flink开发技术；
7、ClickHouse，Durid等时序数据库和大数据分析技术；
8、数据采集、数据建模和知识图谱、数据标注及标签技术；
9、了解区块链的应用开发技术。
⑹ 学大数据需要什么条件
作者：加米谷大数据老师
链接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
目前大多数的招聘企业，对于大数据人才要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。大数据学习没有你想象的那么困难，零基础也是可以学习的。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数据分析。
这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。
下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。
下面是大数据开发的课程内容：
阶段一：静态网页基础（主要学习HTML和CSS）
阶段二：JavaSE＋javaWEB
阶段三：JAVA高阶应用
阶段四：javaEE
阶段五：linux和Hadoop
阶段六：大数据数据库
阶段七：实时数据采集
阶段八：Spark数据分析
从上面的课程内容看，大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析的课程内容：
阶段一：Mysql
阶段二：Python开发基础
阶段三：Python高阶编程
阶段四：数据分析基础知识
阶段五：数据挖掘
阶段六：机器学习
阶段七：业务分析
阶段八：项目实战（挖掘和业务分析）
阶段九：大数据分析
数据分析课程跟大数据开发不同，需要掌握的基础知识也不同，数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
⑺ 大数据可视化招聘岗位职责有哪些
大数据可视化招聘岗位职责：负责大数据项目前端展示模式规划构思和创意设计。 负责提供大数据可视化部分合理化的设计解决方案。 持续的优化相关的大数据可视化内容的质量、性能、用户体验。负责输出高质量可视化设计图，与开发团队充分沟通协作，确认可控的误差范围和视觉效果的最终实现，有较强的设计执行力。
岗位要求：
有良好的美术功底和优秀的创意、审美、实现能力，能把设计风格和专题、产品特色进行有效的结合;
具备C/S、B/S界面设计经验;
分析业务需求，并加以分解归纳出产品人机交互界面需求，熟练使用原型制作工具;
研发团队紧密协作，积极地推进视觉设计的产品化;
精通Photoshop/AI等常用设计制作软件，对图片渲染和视觉效果有较好认识;
了解html，div+css等网页编辑语言和规范标准的优先;
有大数据行业经验者优先考虑。
⑻ 大数据需要什么学历才可以学。
目前大多数的招聘企业，对于大数据人才要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。大数据学习没有你想象的那么困难，零基础也是可以学习的。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数据分析。
这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。
下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。
下面是大数据开发的课程内容：
阶段一：静态网页基础（主要学习HTML和CSS）
阶段二：JavaSE＋javaWEB
阶段三：JAVA高阶应用
阶段四：javaEE
阶段五：Linux和Hadoop
阶段六：大数据数据库
阶段七：实时数据采集
阶段八：Spark数据分析
从上面的课程内容看，大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析的课程内容：
阶段一：Mysql
阶段二：Python开发基础
阶段三：Python高阶编程
阶段四：数据分析基础知识
阶段五：数据挖掘
阶段六：机器学习
阶段七：业务分析
阶段八：项目实战（挖掘和业务分析）
阶段九：大数据分析
数据分析课程跟大数据开发不同，需要掌握的基础知识也不同，数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
⑼ 大数据工程师一定要对应专业吗
是的，自学除了天才可行，大数据开发工程师是做什么的？岗位要求高吗？大数据开发工程师要负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等工作内容。熟练掌握数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具，该岗位对于技术要求较高。
大数据开发工程师的岗位要求有哪些：
1、本科以上学历，计算机相关专业，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验
2、熟悉HiveSQL语言，熟悉shell, python等脚本语言
3、有hadoop、spark、flink等大数据平台的使用经验
4、有数据仓库建设、商业数据分析、增长项目经验
5、java/scala至少熟练使用一种
6、熟练掌握Hadoop及Map-Rece应用开发，熟练掌握HBase、Hive、Storm、spark等大数据开发工具
7、熟悉至少一种实时计算引擎 Storm,SparkStreaming, Flink, 对hadoop生态其他组件有一定了解，比如 HBase， hadoop, Hive, Druid等
熟悉Hadoop/Spark/Hive/HBase等大数据工具，主导过大型数据平台建设者优先；
9、精通SQL，熟悉常用的关系型数据库、非关系性数据库和数据仓库，具有SQL性能优化经验；
9、了解微服务开发理念、实现技术，熟悉常见设计模式，熟练掌握SSH开发框架，熟练进行Java、Python代码编写，熟悉多线程编程
10、有Hadoop/Hive/Spark/Storm/Zookeeper 等相关开发经验或从事分布式相关系统的开发工作
11、熟悉Linux/Unix系统和丰富的Java开发经验
12、3年以上企业级数据仓库开发经验，有大规模集群应用开发经验优先
13、熟悉数据仓库理论，具备复杂业务需求梳理能力
14、熟练SQL开发，精通Mysql等关系型数据库
15、熟悉Linux系统，具备shell、python等脚本开发能力者优先
16、学习能力强，喜欢研究开源新技术，有团队观念，具备独立解决问题的能力，具备扎实的计算机理论基础, 对数据结构及算法有较强的功底
看到这些要求是不是吓一跳？别慌，小编综合了多家大型互联网公司的招聘要求进行一个罗列，供大家参考了解，不同的公司对于技术的侧重点不尽相同
大数据开发工程师岗位核心职责（需要做什么）：
1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；
2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；
3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；
4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。
5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。
6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
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。
大数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。基本上成为数据“构建者”是一个激动人心的时刻，如果你喜欢使用新工具并且可以跳出关系数据库的框框思考，那么你将处于帮助公司适应该行业需求的主要位置。
随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景在不断的深入，产生的影响也在不断的加大。未来几十年将由大数据驱动，大数据在促进各个领域发展的同时，也将需要更多的相关性人才。0基础学习大数据的难度是有的，但并不代表你无法实现快速的转型，选择一个合适的学习路线图学习也是可以的~