如何转行成为大数据工程师

❶ 零基础想转行做大数据开发工作，不知道怎么转行

我朋友跟你一样，她还是个女孩子，不知道怎么回事她当时也想做这个行业。后来她去了一个好像叫赛科大数据的机构学习了一段时间。这个行业虽然赚钱，就是太辛苦了。

❷ 想成为大数据开发工程师有哪些要求

想要成为大数据开发工程师的要求，首先我觉得你必须数学要学得相当的好，有一定的知识，不然的话，我们小数据都无法开发，还算是什么大数据开发工程师？

❸ 小白成为大数据工程师 需掌握哪些知识技能

【导语】在大数据学习当中，关于打基础的部分，一直以来都是大家非常重视的，基础打好了，才能真正在后续的发展当中受益，更快地成长起来。作为大数据行业小白，想要成为大数据工程师，就需要掌握一些知识技能，那么小白成为大数据工程师，需掌握哪些知识技能呢?下面我们就来具体了解一下吧。

1、学大数据，在前期主要是打基础，包括java基础和Linux基础，而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。

2、Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备，所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。

3、而Java，主要是Java
SE，涉及到比较多需要掌握的内容，包括掌握java语言中变量，控制结构，循环，面向对象封装等内容;掌握面向对象，IO流，数据结构等内容;掌握反射，xml解析，socket，线程以及数据库等内容。

Java EE，需要掌握的内容不多，掌握html，css，js，http协议，Servlet等内容;掌握Maven，spring，spring
mvc，mybatis等内容基本上就够用了。

4、具备以上的基础之后，进入大数据技术框架的学习，利用Linux系统搭建Hadoop分布式集群、使用Hadoop开发分布式程序、利用Zookeeper搭建Hadoop
HA高可用、Shell脚本调用等对大数据技术框架有初步的了解。

5、对于Hadoop，涉及到相关系统组件，都需要逐步学习掌握，包括理解和掌握Maprece框架原理，使用Maprece对离线数据分析，使用Hive对海量数据存储和分析，使用MySQL数据库存储元数据信息使用正则表达式，使用Shell脚本，使用Maprece和Hive完成微博项目部分功能开发，学会使用flume等。

6、要能够对hbase数据库不同场景进行数据的crud、kafka的安装和集群常用命令及java
api的使用、能够用scala语言为之后spark项目开发奠定基础，学会使用sqoop;

7、要掌握spark核心编程进行离线批处理，sparkSQL做交互式查询，sparkStreaming做实时流式运算，spark原理的深入理解，spark参数调优与运维相关的知识。

以上就是小白成为大数据工程师技能相关介绍，希望对大家能有所帮助，当然想要成为优秀的大数据工程师，不断学习和提升是首要的，希望大家加油努力!

❹ 如何正确转行大数据方向

首先大数据的就业方向有：数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。

其次，明白大数据要学的主要内容，首先要学习Java根底，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。而且不论是学习hadoop，还是数据发掘，都需求有编程言语作为根底。因而，假如想学习大数据开发，把握Java根底是必不可少的。

还要学习大数据中心常识Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm;音讯订阅分发体系Kafka等。假如把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云核算和机器学习有着千丝万缕的联系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云核算，大数据核算剖析采用传统的机器学习、数据发掘技术会比较慢，需求做并行核算和分布式核算扩展。

最后，还要选择学习方式，学习方式一般就是自学和培训，自学一般学习时间比较长，难度比较大，对于转行急需就业的小伙伴来讲，选择第二种方式比较好，时间消耗短，学习知识系统，对于以后就业可能有一定的帮助。总之，学习还得靠自己，下功夫，多学，多练。

关于如何正确转行大数据方向，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。

❺ 程序员如何转型成为大数据工程师

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。

其次，大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，厉害的程序员，一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力，是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数分析。

在美国，大数据工程师平均年薪，达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右)，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬，比同级别的其他职位高出 30% 以上。

DT 时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才，却非常的有限，在未来若干年内，都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才，有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了!

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❻ 如何成为一名大数据开发工程师

1、熟练精通至少一门编程语言

掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。

2、掌握Linux操作系统

百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。

3、掌握大数据主流框架及组件

主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。

软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

❼ 想成为大数据开发工程师有哪些要求

大数据所需技能要求
Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：
Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条：

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

大数据开发工程师除具备专业的技能外，还要有学历（至少大专学历），学历是敲门砖。

❽ 转行成为大数据工程师要怎么做

【导语】近几年，大数据行业的发展非常迅速，大数据方向也成了许多人转行得目标，因为前景好，薪资高，不少人已经考虑转行成为大数据工程师，那么转行成为大数据工程师要怎么做?下面就从三个方面来具体展开。

1、大数据的就业方向

数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。

2、明白大数据要学的主要内容

首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。而且不论是学习hadoop，还是数据发掘，都需求有编程言语作为基础。

因而，假如想学习大数据开发，把握Java基础是必不可少的。还要学习大数据中心常识Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm;音讯订阅分发体系Kafka等。

假如把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云核算和机器学习有着千丝万缕的联系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云核算，大数据核算分析采用传统的机器学习、数据发掘技术会比较慢，需求做并行核算和分布式核算扩展。

3、选择学习方式

学习方式一般就是自学和培训，自学一般学习时间比较长，难度比较大，对于转行急需就业的小伙伴来讲，选择第二种方式比较好，时间消耗短，学习知识系统，对于以后就业可能有一定的帮助。

关于转行成为大数据工程师要怎么做，想必大家已经了解清楚了，可见学习大数据不是每个人都可以的，还是需要大家具有一定的语言基础的，所以想要学好大数据，成为优秀的大数据工程师，还需要大家继续努力了。