大數據工程師做什麼

Ⅰ 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。

Ⅱ 大數據工程師是干什麼的

據統計，我國電子商務企業已達到1000多萬家，其中大中型企業就有10萬多家，初步估計，未來我國對電子商務人才的需求每年約80萬人，而我國目前包括高校和各類培訓機構每年輸出的人才數量不到10萬人。人才缺口巨大已成為制約我國電商行業發展的一大瓶頸。

選擇江西新華電腦學院雲電商工程師專業，你將學習：
電子商務概論與政策法規、Photoshop圖像處理、電子商務物流管理、HTML5+CSS3、WEB和移動界面商業案例、Windows Server2003伺服器操作系統、動態網頁設計PHPMYSQL、網路資料庫基礎(SQLServer）、JavaScript、電子商務安全與網上支付、網路SEM、SEO優化與推廣、網路營銷及綜合實踐等。

Ⅲ 大數據開發工程師是做什麼的

1、大數據基礎平台、大數據能力開放平台、大數據交易平台的搭建與優化；
2、基於大數據平台(Hadoop)的數據倉庫工具Hive/Spark/HBase, ETL調度工具，數據同步工具的開發、使用、集成和自動化運維，以及多租戶與許可權控制策略的實現；
3、研發基於大數據平台的數據倉庫平台產品；
4、參與大數據平台的容量規劃、持續交付、業務監控、應急響應，保證平台正常運行。
5、利用大數據相關技術實現對數據的加工、分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作。
6、推動團隊內成員技術經驗分享，關注相關前沿技術研究，通過新技術服務團隊和業務。
大數據開發工程師需要具備大數據基礎知識、大數據平台知識和大數據場景知識三方面的知識結構。大數據基礎知識：數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。數學基礎是大數據從業者重要的基礎，因為大數據的核心是演算法設計，而數學是演算法設計的基礎。統計學基礎知識也是大數據從業者必須掌握的內容，包括基本的統計方法、繪制方法、統計演算法等內容。計算機基礎則包括操作系統（Linux）、計算機網路、數據結構、演算法設計、資料庫等內容。

Ⅳ 大數據工程師是做什麼的

大數據工程師主要是，分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務：

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。

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。

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。

(4)大數據工程師做什麼擴展閱讀

大數據工程師需要學習的知識

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統。而這部分的內容是大家在學習大數據中必須要學習的，只有學好Linux才能在工作中更加的得心應手。

2、Hadoop

我覺的大家聽過大數據就一定會聽過hadoop。Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。

Ⅳ 數據工程師是做什麼工作內容

1 維護大數據平台（這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作）

2 為集群搭大數據環境（一般公司招大數據工程師環境都已經搭好了，公司內部會有現成的大數據平台，但我這邊會私下搞一套測試環境，畢竟公司內部的大數據系統許可權限制很多，嚴重影響開發效率）

3 寫 SQL （很多入職一兩年的大數據工程師主要的工作就是寫 SQL ）

4 數據遷移（有部分公司需要把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據遷移到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作，吃力不討好）

5 應用遷移（有部分公司需要把應用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等資料庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數據平台上，這個過程也是非常繁瑣的工作，無聊，高度重復且麻煩，吃力不討好）

6 數據採集（採集日誌數據、文件數據、介面數據，這個涉及到各種格式的轉換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）

7 數據處理
7.1 離線數據處理（這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和第一點有點重復了）
7.2 實時數據處理（這個涉及到消息隊列，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 採集到數據發給 Kafka 然後 Spark 消費 Kafka 的數據進行處理）

8 數據可視化（這個我司是用 Spring Boot 連接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大數據平台開發（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據平台這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平台）

10 數據中台開發（中台需要支持接入各種數據源，把各種數據源清洗轉換為可用的數據，然後再基於原始數據搭建起寬表層，一般為了節省開發成本和伺服器資源，都是基於寬表層查詢出業務數據）

11 搭建數據倉庫（這里的數據倉庫的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數倉的工具，數倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個層級只是邏輯上的概念，類似於把表名按照層級區分開來的操作，分層的目的是防止開發數據應用的時候直接訪問底層數據，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少 內存 和 CPU 的開銷，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼關系，分層可以使數據表的邏輯更加清晰，方便進一步的開發操作，如果分層沒有做好會導致邏輯混亂，新來的員工難以接手業務，提高公司的運營成本，還有這個建數倉也分為建離線和實時的）

總之就是離不開寫 SQL ...

Ⅵ 大數據分析工程師日常工作有哪些

數據分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，數據分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業務的數據需求。業務人員既有普通運營，也有部門領導，基本有求必應。那麼數據分析工程師每天都在做什麼呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。

滿足業務人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度匯報、年度匯報的時候，或者做促銷活動、推廣活動的時候。特別是業務人員要做匯報的時候，會瘋狂call數據分析的，單身N年的手速這個時候用得上了。
當然，淡季也不會閑著，還得做專題分析呀。得研究研究各領導拍腦門想到的數據需求：比如產品種類會不會太多，要不要精簡一下，這個時候得去找數據支撐，比如80%的業績產生於哪些產品，而長尾品又能產生多少業績，再了解下競爭對手又是怎樣的策略。再比如到了月末的時候，就得預測下一周期的業績能完成多少，從哪塊新業務增收多少，預計引流多少新用戶獲得多少收益，怎麼拉升客單價從而增收多少收益，這時候順便就把業務的kpi目標定下了。又比如突然有什麼異常情況，日活的用戶數持續下降了，那就得到業務各個環節里找原因。還比如某個業務環節存在問題沒有攻破，如訂單滿足率還是不理想，就得四處扒拉數據去分析造成多少損失，主要是哪部分造成損失最多，還得想該如何用數據監控，責任方在哪，如何完善等······
綜上就是小編整理的數據分析工程師日常工作，希望可以幫您更好的理解這個崗位。

Ⅶ 大數據運維工程師具體做什麼

事件管理：目標是在服務出現異常時盡可能快速的恢復服務，從而保障服務的可用性;同時深入分析故障產生的原因，推動並修復服務存在的問題，同時設計並開發相關的預案以確保服務出現故障時可以高效的止損。

問題發現：設計並開發高效的監控平台和告警平台，使用機器學習、大數據分析等方法對系統中的大量監控數據進行匯總分析，以期在系統出現異常的時候可以快速的發現問題和判斷故障的影響。

問題處理：設計並開發高效的問題處理平台和工具，在系統出現異常的時候可以快速/自動決策並觸發相關止損預案，快速恢復服務。

問題跟蹤：通過分析問題發生時系統的各種表現(日誌、變更、監控)確定問題發生的根本原因，制定並開發預案工具。

變更管理：以可控的方式，盡可能高效的完成產品功能的迭代的變更工作。

配置管理：通過配置管理平台(自研、開源)管理服務涉及到的多個模塊、多個版本的關系以及配置的准確性。

發布管理：通過構建自動化的平台確保每一次版本變更可以安全可控地發布到生產環境。

容量管理：在服務運行維護階段，為了確保服務架構部署的合理性同時掌握服務整體的冗餘，需要不斷評估系統的承載能力，並不斷優化之。

容量評估：通過技術手段模擬實際的用戶請求，測試整個系統所能承擔的最大吞吐;通過建立容量評估模型分析壓力測試過程中的數據以評估整個服務的容量。

容量優化：基於容量評估數據，判斷系統的瓶頸並提供容量優化的解決方案。比如通過調整系統參數、優化服務部署架構等方法來高效的提升系統容量。

架構優化：為了支持產品的不斷迭代，需要不斷的進行架構優化調整。以確保整個產品能夠在功能不斷豐富和復雜的條件下，同時保持高可用性。

Ⅷ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

大數據開發工程師，其實包括的具體的崗位很多，包括：大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師等等，都可以算是大數據開發工程師的范疇。

Ⅸ 大數據開發工程師是做什麼的

大數據開發工程師要負責數據倉庫建設、ETL開發、數據分析、數據指標統計、大數據實時計算平台及業務開發、平台建設及維護等工作內容。熟練掌握數據倉庫、hadoop生態體系、計算及二次開發、大數據平台工具的開發：開發平台、調度系統、元數據平台等工具，該崗位對於技術要求較高。

Ⅹ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。

在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。

一、大數據工程師做什麼？

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

• 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。

• 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。

• 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。

二、需要具備的能力


• 數學及統計學相關的背景

• 計算機編碼能力

  實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。

• 對特定應用領域或行業的知識

  在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。