大數據工程師都做什麼

『壹』 大數據工程師的工作內容是什麼

1、數據採集：

業務系統的埋點代碼時刻會產生一些分散的原始日誌，可以用Flume監控接收這些分散的日誌，實現分散日誌的聚合，即採集。

2、數據清洗：

一些欄位可能會有異常取值，即臟數據。為了保證數據下游的"數據分析統計"能拿到比較高質量的數據，需要對這些記錄進行過濾或者欄位數據回填。

一些日誌的欄位信息可能是多餘的，下游不需要使用到這些欄位做分析，同時也為了節省存儲開銷，需要刪除這些多餘的欄位信息。

一些日誌的欄位信息可能包含用戶敏感信息，需要做脫敏處理。如用戶姓名只保留姓，名字用'*'字元替換。

3、數據存儲：

清洗後的數據可以落地入到數據倉庫(Hive)，供下游做離線分析。如果下游的"數據分析統計"對實時性要求比較高，則可以把日誌記錄入到kafka。

4、數據分析統計：

數據分析是數據流的下游，消費來自上游的數據。其實就是從日誌記錄里頭統計出各種各樣的報表數據，簡單的報表統計可以用sql在kylin或者hive統計，復雜的報表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統計分析。一些公司好像會有個叫BI的崗位是專門做這一塊的。

5、數據可視化：

用數據表格、數據圖等直觀的形式展示上游"數據分析統計"的數據。一般公司的某些決策會參考這些圖表裡頭的數據。

『貳』 大數據工程師主要是做什麼的

大數據工程師的主要工作是：分析歷史、預測未來、優化選擇。

1、分析歷史，找出過去事件的特徵：

大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。

2、預測未來，預測未來可能發生的事情：

通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

3、優化選擇，找出最優化的結果：

根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護。負責數據倉庫設計，數據ETL的設計、開發和性能優化。參與構建大數據平台，依託大數據技術建設用戶畫像。

(2)大數據工程師都做什麼擴展閱讀：

大數據工程師可以從事對大量數據的採集、清洗、分析、治理、挖掘，並對這些數據加以利用、管理、維護和服務的相關技術工作。

大數據工程師專業技術水平等級培訓考試分初級、中級、高級三個級別。

大數據工程師培養人群：有志於從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員。

大數據工程師初、中、高三個級別考試均設《大數據理論基礎》、《大數據技能實操》兩個科目。

『叄』 大數據開發工程師主要做什麼

大數據開發工程師主要負責數據倉庫建設，數據分析、數據統計、平台建設及維護等工作內容，大數據工程師需要熟練掌握各種數據技術，對個人能力要求很高，因而工資水平也是非常可觀的。

『肆』 大數據分析工程師主要做什麼

未來，對熟練的大數據分析工程師的需求將急速增長。現實的情況是這樣的，無論公司屬於哪個行業，要想在當今競爭激烈的市場環境中取得成功，需要一個強大的軟體架構用來存儲和訪問公司數據，最好從公司創立一開始就要搭建它。那麼今天小編就帶大家先了解一下，大數據分析工程師主要做什麼？一個合格的大數據分析工程師有哪些關鍵技能呢？我們接著往下看。

大數據分析工程師主要做什麼？
大數據分析工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。
因此，大數據分析工程師需要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進數據分析系統，不斷提高數據數量和質量。
大數據分析工程師的關鍵技能
1.大數據架構的工具與組件
大數據分析工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案
大數據分析工程師需要熟悉資料庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。
3.數據倉庫和ETL工具
數據倉庫和ETL經驗對於大數據分析工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。
4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)
對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。
5.編碼
說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。
6.機器學習
機器學習已經成為標准數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。
雖然這些數據解決方案可以幫助您踏進大數據工程領域，雖然它們有分發或授予認證，但只是提供證書或文憑。雖然一般學習夠了，但它們不能被認視為實際認證或實踐的替代品。希望本文能夠給大家闡明大數據分析工程師所需的特定知識，技能和要求。這個領域正在迅速發展，但它也充滿了挑戰與險阻。在工作中通過適當的認證填補技能組合的空白，實現最好學習的關鍵一步。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。