❶ 大数据工程师是做什么的
大数据工程师主要是,分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务:
找出过去事件的特征:大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。
预测未来可能发生的事情:通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出最优化的结果:根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
(1)大数据工程师知乎扩展阅读
大数据工程师需要学习的知识
1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上,Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的,只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。
2、Hadoop
我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架,运算时利用maprece对数据进行处理。
❷ 大数据工程师的职业发展前景如何
我们都知道,大数据现在是非常火热的,基本上是人尽皆知,很多人也都非常想加入这个行业,成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看,由于现今大市场环境下大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才(既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验),这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢?
大数据工程师的前途还是很明朗的,成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的,可以说,大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察,国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元,而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。
在职业发展路径上,由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。
关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到,大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的,并且薪资待遇也非常的好,这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话,可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。
❸ 大数据工程师是做什么的
大数据工程师是做大数据开发的,主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,也属于程序员的范畴。
❹ 大数据应用工程师前景怎么样
主要负责数据挖掘,使用Hive,Hbase等技术,专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的版专业人士进行行业权研究、评估和预测。通过使用Spotifre,Qlikview和Tableau等,新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。现在正处于大数据的发展初步阶段,未来的就业情况会更加广阔
❺ 大数据工程师就业如何
大数据的就业前景很广阔。
就先拿大数据里比较火的数据分析举例吧。
数据分析的两个主要就业方向,一个是统计学方向,一个是运筹学方向,我们分别来看看这两者具体有哪些相应的岗位
首先是统计学方向。
这个方向的职位其实一直都有,只是说现在用的一些方法,技术手段得到了一定的提升。原来公司只有一些有限的经营数据或市场数据,基本上用 excel 就能解决了,现在我们有了很大的数据量,也有了更多的高级的分析软件,比如 SAS 、 R 等等。用这些软件,我们可以在大量的数据中,挖掘出一些核心的数据信息,来找出商业活动的驱动力。
从就业方向来说,最典型的是以互联网公司为代表的信息化程度比较高的企业。这些公司在日常业务中会产生大量的数据,数据分析人员必须从繁杂的数据中挖掘出有效信息,来给运营和决策提供支持。
典型的公司有 BATJ ,其中一些相关的团队包括产品的运营团队、广告效果分析团队、游戏的用户数据处理团队等等。其他还有一些互联网公司,比如美团、携程、饿了么等等。
在这些互联网公司里面,数据分析工作主要分两个方向:
一个是做运营分析,就是前面讲的这类工作内容。
另一个就是产品开发的分析,比如把相关的数据抽象出来建模,做一些用于判断的模型,比如回归模型等,以 API 的形式,给到客户。客户只要把相关的数据导进去,就能通过这个模型作出一个判断。
比较典型的例子就是反诈骗的一些产品,背后是好人的行为数据,以及一些坏人的行为数据,做出一个「0」「1」的好坏判断模型。当你把一个不知道结果的数据,通过 API 接口输入进这个模型后,就会得出结论这个是好人还是坏人,从而对业务作出指导。
除了互联网公司以外,咨询公司也非常注重数据这块的工作。
比如麦肯锡,相关的数据分析已经成为公司的重要驱动力之一。
另外,四大咨询公司、一些 IT 咨询公司,比如埃森哲、印度的 Infosys 等,以及一些本土的咨询公司,比如久谦,还有老牌的基于数据分、市场分析的公司,比如尼尔森,也有相应的数据分析岗位。
❻ 大数据是干什么的啊,好学不
大数据,IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是需要紧紧围绕大数据的价值空间来展开,目前主要的操作可以分为三大块,分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作,这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链,数据采集操作是大数据产业链的起始端,所以要想了解大数据操作,首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个,一个是传统信息系统,比如各种ERP系统就是典型的代表,这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度,通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看,传统信息系统的数据结构是相对比较单一的,处理起来也比较容易。
大数据需要学习的内容还是很多的,是有一定难度的,知乎专栏:从头学习大数据供你参考学习,可以尝试自学一下,感受一下难易程度。
大数据注重逻辑性,在学习时可以有意识的培养逻辑思维,快速捋清编程逻辑,还要多动手实操,将理论与操作结合,搞懂现象背后的逻辑。另外,要分析源码、勤做笔记,多做复习,学习的事情来不得半点马虎,不努力肯定不行的。
分享一份大数据技术的学习路线供你参考,希望对你有所帮助!
学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。
❼ 大数据工程师职业到底有多好
谈大数据工程师职位之前我们先来聊聊互联网的职位发展,2018年是互联网低迷成为大数据开发工程师,别墅靠大海的一年。
而与之相对的,是19届毕业生已经开始走上舞台。据某招聘网站调查显示北京地区应届生期望薪资更是达到12992元。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境,可以来这个Q群251—956–502 这样大家学习的话就比较方便,还能够共同交流和分享资料
“一代新人换旧人”,大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。
通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问,对于未来,大数据必定会带来崭新的格局。
从移动支付到共享经济,从万物互联到智慧城市,从大数据这一概念被初步接受,到刷屏的年度账单、听歌报告,大数据所创造的价值正在一步一步体现。
互联网、金融、电信、医疗、交通、民生,各行业都开始进行大数据应用,大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。
关于数据工程师职业到底有多好,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
❽ 大数据工程师主要是做什么的
大数据工程师的主要工作是:分析历史、预测未来、优化选择。
1、分析历史,找出过去事件的特征:
大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。
2、预测未来,预测未来可能发生的事情:
通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
3、优化选择,找出最优化的结果:
根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
在工作岗位上,大数据工程师需要基于Hadoop,Spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop,HBase,Spark等)集群环境的搭建,性能调优和日常维护。负责数据仓库设计,数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台,依托大数据技术建设用户画像。
(8)大数据工程师知乎扩展阅读:
大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。
大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。
大数据工程师培养人群:有志于从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
大数据工程师初、中、高三个级别考试均设《大数据理论基础》、《大数据技能实操》两个科目。
❾ 大数据工程师到底是什么
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说,大数据工程师就是一群“玩数据”的人,内玩出数据容的商业价值,让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的,规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山,那么大数据工程师的工作就是,“第一步,定位并抽取信息所在的数据集,相当于探矿和采矿。第二步,把它变成直接可以做判断的信息,相当于冶炼。最后是应用,把数据可视化等。”
因此分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。
❿ 大数据工程师职业到底有多吃香
众所周知,当下大数据开发工程师是一个很吃香的职业,现在大数据技术人才短缺,在互联网圈里越久,资历越老,就越受欢迎。
但最近小骇发现了一个“大数据工程师干不过35岁”的话题引人注目。大数据工程师真的这么神奇吗?听起来这么恐怖的大数据工程师究竟是个啥职位??
谈大数据工程师职位之前我们先来聊聊互联网的职位发展,2018年是互联网低迷成为大数据开发工程师,别墅靠大海的一年。
近来阿里巴巴、陌陌、知乎等大厂都纷纷传来裁员的消息,有的人前一天还在通宵忙着新品上线,第二天就被裁员了,有人早上还写着、改着BUG,下午就被人事约谈。
而与之相对的,是19届毕业生已经开始走上舞台。据某招聘网站调查显示北京地区应届生期望薪资更是达到12992元。
“一代新人换旧人”,大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。
通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问,对于未来,大数据必定会带来崭新的格局。
从移动支付到共享经济,从万物互联到智慧城市,从大数据这一概念被初步接受,到刷屏的年度账单、听歌报告,大数据所创造的价值正在一步一步体现。
互联网、金融、电信、医疗、交通、民生,各行业都开始进行大数据应用,大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。
大数据工程师究竟是个啥神仙职位呢?先让我们来了解一下大数据是什么。
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、
数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
在大数据行业中有很多领域;通常来说它们可以被分为两类:大数据工程,大数据分析。
这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。
大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统,使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。
数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取;数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。
对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。