大数据工程师要懂哪些专业知识

❶ 作为一名优秀的大数据工程师要懂什么

1、从能力上来分析的，首先大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们对未来天马行空的梦想，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。
2、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，一般优秀的大数据工程师并不是科班出身，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。
3、大数据工程师需要具备行业的业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在，因此大数据工程师不能脱离市场。

❷ 大数据工程师要学习哪些技术

1.大数据架构东西来与组件自

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。

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 大数据工程师需要具备哪些知识

目前大数据领域内的主要工作岗位涉及到大数据采集工程师、大数据分析工程师、大数据开发工程师和大数据运维工程师，如果想转型为大数据工程师，可以根据自身的知识结构和能力特点选择一个具体的发展方向。

大数据采集工程师主要的工作任务是完成数据的采集、整理和存储，虽然整体的技术含量并不算太高，但是涉及到的知识面却比较广泛。由于目前大数据的主要数据采集渠道包括物联网、互联网和传统信息系统，所以大数据采集工程师也需要掌握这些相关技术，比如要掌握如何通过程序设计来完成网络信息提取等。另外，数据的整理和存储还需要掌握各种数据库知识(包括NoSql数据库)，以及云计算相关知识。对于具有网络基础的IT行业从业者来说，转型大数据采集工程师或者大数据运维工程师是不错的选择。

大数据分析工程师主要的工作内容是进行大数据分析和呈现，大数据分析目前有两种主要方式，分别是统计学方式和机器学习方式，所以要想从事大数据分析工程师岗位，需要具有扎实的数学基础和程序设计基础。不少数学专业和统计学专业的职场人，可以考虑转型大数据分析工程师岗位，目前该岗位的人才需求量还是比较大的。

大数据开发工程师主要完成两方面任务，其一是进行大数据平台开发，其二是进行大数据应用开发。在当前大数据技术体系逐渐成熟的情况下，大数据应用开发的岗位需求量会更大一些，相对于大数据平台开发来说，大数据应用开发更注重与应用场景的结合。对于广大程序员(Java程序员、Python程序员)来说，转向大数据开发工程师岗位会更容易一些。

关于大数据工程师需要具备哪些知识，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 大数据工程师要有哪些基础

一、计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要回素。举例来说，答现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。

二、数学及统计学相关的背景

国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。

三、特定应用领域或行业的知识

大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助。

❻ 成为大数据工程师要学习哪些知识

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为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工具

数据仓库和ETL经验对于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工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

❼ 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。

❽ 从事大数据行业要掌握哪些知识

1、数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、编程语言，对于想学大数据的朋友来说，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。