数据处理工程师做什么

㈠ 数据工程师是做什么工作内容

1 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）

3 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）

7 数据处理
7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

总之就是离不开写 SQL ...

㈡ gis数据处理工程师这个工作咋样

这个是工资市场价了吧，做数据的比不上做开发的。2500在广州，若是本地人勉强凑合，外地来广州的话，够呛。

㈢ 大数据分析工程师主要做什么

未来，对熟练的大数据分析工程师的需求将急速增长。现实的情况是这样的，无论公司属于哪个行业，要想在当今竞争激烈的市场环境中取得成功，需要一个强大的软件架构用来存储和访问公司数据，最好从公司创立一开始就要搭建它。那么今天小编就带大家先了解一下，大数据分析工程师主要做什么？一个合格的大数据分析工程师有哪些关键技能呢？我们接着往下看。

大数据分析工程师主要做什么？
大数据分析工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
因此，大数据分析工程师需要掌握通用脚本语言和工具，利用和改进数据分析系统，不断提高数据数量和质量。
大数据分析工程师的关键技能
1.大数据架构的工具与组件
大数据分析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
大数据分析工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。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经验对于大数据分析工程师至关重要。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。此外，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
机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。
虽然这些数据解决方案可以帮助您踏进大数据工程领域，虽然它们有分发或授予认证，但只是提供证书或文凭。虽然一般学习够了，但它们不能被认视为实际认证或实践的替代品。希望本文能够给大家阐明大数据分析工程师所需的特定知识，技能和要求。这个领域正在迅速发展，但它也充满了挑战与险阻。在工作中通过适当的认证填补技能组合的空白，实现最好学习的关键一步。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

㈣ 数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

㈤ GIS数据处理工程师会做些什么工作

在广州，gis数据处理工程师这个工作咋样？工资是2500，感觉活不下去呀 有时间学点c#开发，有好处，发展就是升做主管，也要会二次开发 还是

㈥ 大数据工程师是做什么的

大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：

找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。

预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

(6)数据处理工程师做什么扩展阅读

大数据工程师需要学习的知识

1、linux

大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。

2、Hadoop

我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用maprece对数据进行处理。

㈦ 数据挖掘工程师一般都做什么

数据挖掘工程师一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。简单的就是说通过大数据分析来获得一个有用的结果。比如使企业决策智能化、自动化，从而提高企业的工作效率，让错误决策更少出现。比较常见的就是通过一些分析挖掘工具来实现，如Hadoop、 HBase、 Hive、 Kafka、 Storm、 Spark工具等等。

数据挖掘指的是在长期手机的数据中分析和挖掘有价值的信息来提供决策。这个概念主要还是因为ERP（企业资源计划）和OA(办公自动化)软件系统的广泛应用和发展的基础上提出的一个概念。因为企业在用这些软件系统的过程中，虽然运营的状态和管理以及成本有很大的节省，但是这些系统只能对企业的状态和管理进行一个状态性的记录，对长期记录下来的这些数据的分析和挖掘能力是有限的，虽然很多软件供应商想出各种办法来使用这些数据。

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㈧ 数据分析师日常工作是什么

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

㈨ 数据处理工程师能做吗

数据处理工程师当然能做了，这门行业还是挺不错的，只要你喜欢就可以做。