Ⅰ 大數據開發工程師有哪些崗位
1、大數據開發工程師：開發，建設，測試和維護架構;負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師：收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師：數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、數據架構師：需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。
5、資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家：數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
Ⅱ 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。
Ⅲ 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。
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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)大數據開發工程師是做什麼的擴展閱讀
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 大數據專業畢業生就業崗位有哪些
大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。
大數據課程難度大，同時有大專本科學歷要求！但工作需求大，畢業以後可以從事的崗位還是比較多的，回報高，待遇在年薪30~50萬之間，如果是互聯網大廠更高。
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
工作崗位列舉幾個熱門：
初級大數據離線處理，薪資10000-13000；
Spark開發工程師，薪資14000-16000；
Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；
大數據開發工程師，薪資20000+。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅵ 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。
Ⅶ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位
首先大數據開發工程師有兩個方面，一個是工作內容，一個是崗位要求
工作內容：主要是基於Hadoop、Spark等平台上面進行開發，各種開源技術框架平台很多，需要看企業實際的選擇是什麼，但目前Hadoop、Spark仍然占據廣大市場。
崗位要求：精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發。
1、大數據工程師
大數據工程師的話其實包含了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。
2、Hadoop開發工程師
職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。
3、大數據研發工程師
職位描述：構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。
4、大數據架構師
職位描述：這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發。
5、大數據分析師
工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。
Ⅷ 大數據專業畢業生出來可以做什麼工作
1、大數據開發工程師
負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師
進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
3、數據挖掘工程師
商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。
Ⅸ 大數據工程師主要做什麼
當前大數據平台開發崗位的附加值還是比較高的，大數據平台開發崗位往往集中在大型互聯網企業，隨著雲計算逐漸從IaaS向PaaS過渡，大數據平台開發也會基於行業特點來開發針對性比較強的PaaS平台，這是整合行業資源並搭建技術生態的一個關鍵。搭建PaaS平台不僅需要掌握大數據知識，同時還需要掌握雲計算知識，實際上大數據和雲計算本身就有比較緊密的聯系，二者在技術體系結構上都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，只不過關注點不同而已。
大數據運維工程師以搭建大數據平台為主，雖然這部分崗位的門檻相對比較低，但是需要學習的內容還是比較多的，而且內容也比較雜，網路知識、資料庫管理知識、操作系統(Linux)知識、大數據平台(含開源和商用平台)知識都需要掌握一些，對於實踐操作的要求會比較高。
最後，當前大數據工程師往往並不包含專業的數據分析崗位，一般數據分析崗位都會單獨列出來，這部分崗位涉及到演算法崗、開發崗(實現)和數據呈現崗等，數據分析崗位對於從業者的數學基礎要求比較高，同時還需要掌握大量的數據分析工具，當然也離不開Python、Sql等知識。
Ⅹ 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。
(10)大數據開發工程師是做什麼的擴展閱讀：
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。
