大数据工程师做什么

Ⅰ 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。

Ⅱ 大数据工程师是干什么的

据统计，我国电子商务企业已达到1000多万家，其中大中型企业就有10万多家，初步估计，未来我国对电子商务人才的需求每年约80万人，而我国目前包括高校和各类培训机构每年输出的人才数量不到10万人。人才缺口巨大已成为制约我国电商行业发展的一大瓶颈。

选择江西新华电脑学院云电商工程师专业，你将学习：
电子商务概论与政策法规、Photoshop图像处理、电子商务物流管理、HTML5+CSS3、WEB和移动界面商业案例、Windows Server2003服务器操作系统、动态网页设计PHPMYSQL、网络数据库基础(SQLServer）、JavaScript、电子商务安全与网上支付、网络SEM、SEO优化与推广、网络营销及综合实践等。

Ⅲ 大数据开发工程师是做什么的

1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；
2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；
3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；
4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。
5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。
6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统（Linux）、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。

Ⅳ 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。

(4)大数据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。

Ⅳ 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 ...

Ⅵ 大数据分析工程师日常工作有哪些

数据分析师是一个近几年来新兴的一个岗位，有人说，数据分析师是大部分时间围绕着的工作是满足业务的数据需求。业务人员既有普通运营，也有部门领导，基本有求必应。那么数据分析工程师每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我们接着往下看。

满足业务人员的需求也分淡旺季，旺季就是做月度汇报、年度汇报的时候，或者做促销活动、推广活动的时候。特别是业务人员要做汇报的时候，会疯狂call数据分析的，单身N年的手速这个时候用得上了。
当然，淡季也不会闲着，还得做专题分析呀。得研究研究各领导拍脑门想到的数据需求：比如产品种类会不会太多，要不要精简一下，这个时候得去找数据支撑，比如80%的业绩产生于哪些产品，而长尾品又能产生多少业绩，再了解下竞争对手又是怎样的策略。再比如到了月末的时候，就得预测下一周期的业绩能完成多少，从哪块新业务增收多少，预计引流多少新用户获得多少收益，怎么拉升客单价从而增收多少收益，这时候顺便就把业务的kpi目标定下了。又比如突然有什么异常情况，日活的用户数持续下降了，那就得到业务各个环节里找原因。还比如某个业务环节存在问题没有攻破，如订单满足率还是不理想，就得四处扒拉数据去分析造成多少损失，主要是哪部分造成损失最多，还得想该如何用数据监控，责任方在哪，如何完善等······
综上就是小编整理的数据分析工程师日常工作，希望可以帮您更好的理解这个岗位。

Ⅶ 大数据运维工程师具体做什么

事件管理：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性;同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。

问题发现：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。

问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。

问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现(日志、变更、监控)确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。

变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。

配置管理：通过配置管理平台(自研、开源)管理服务涉及到的多个模块、多个版本的关系以及配置的准确性。

发布管理：通过构建自动化的平台确保每一次版本变更可以安全可控地发布到生产环境。

容量管理：在服务运行维护阶段，为了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。

容量评估：通过技术手段模拟实际的用户请求，测试整个系统所能承担的最大吞吐;通过建立容量评估模型分析压力测试过程中的数据以评估整个服务的容量。

容量优化：基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案。比如通过调整系统参数、优化服务部署架构等方法来高效的提升系统容量。

架构优化：为了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。

Ⅷ 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位

大数据开发工程师，其实包括的具体的岗位很多，包括：大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。

Ⅸ 大数据开发工程师是做什么的

大数据开发工程师要负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等工作内容。熟练掌握数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具，该岗位对于技术要求较高。

Ⅹ 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

一、大数据工程师做什么？

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

因此分析历史、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。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

• 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。

• 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。

二、需要具备的能力


• 数学及统计学相关的背景

• 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素。

• 对特定应用领域或行业的知识

  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，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。