大数据工程师应聘要求

『壹』 大数据开发工程师需要具备哪些技能

大数据开发工程师需要具备的技能如下：

简单来说，大数据工茄毁程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责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。

1、大数据架构工具与组件

企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。

4、基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

对基于Apache Hadoop的数据处理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5、编码

编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言庆团，这在大数据当中非常关键。

『贰』 大数据可视化工程师有哪些要求

数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化稿模的手段，段敬亩清晰有效地传达与沟通信息。

可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。

数据可视化的主要作用，在于通过图形和色彩将关键数据和特征直观地传达出来，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。而单纯说"数据呈现"并不确切，因为数据可视化并非无差异地涵盖所有数据，可视化的过程本身就已经加入了制作人的对问题的思考、理解、甚至是一些假设，而数据可视化则是通过一目了然的方式，帮助制作人获得客观数据层面的引导或者验证。

大数据可视化工程师的岗位要求如下：

第一，需要是统计、应握森用数学、计算机科学等专业的本科及以上学历。

第二，需要有实习经验或者参加过大数据比赛者的经验。

第三，要熟练掌握至少一种大数据工具，PYTHON/R或其他数据挖掘和数据展示软件。

第四，要有良好的编写数据分析报告的能力，对图形效果的可视化，科学化，美观化的具备一定能力。

『叁』 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。

『肆』 成为大数据开发工程师有哪些要求

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，这部销扮分是重中之清乎重。

软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能亏正灶力、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。