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大数据开发工程师是做什么的

发布时间:2022-04-30 09:34:06

大数据开发工程师有哪些岗位

1、大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

Ⅱ 大数据开发工程师主要做什么

大数据开发工程师主要负责数据仓库建设,数据分析、数据统计、平台建设及维护等工作内容,大数据工程师需要熟练掌握各种数据技术,对个人能力要求很高,因而工资水平也是非常可观的。

Ⅲ 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。

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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)大数据开发工程师是做什么的扩展阅读

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 大数据专业毕业生就业岗位有哪些

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向,主要从事互联网行业相关工作。

大数据课程难度大,同时有大专本科学历要求!但工作需求大,毕业以后可以从事的岗位还是比较多的,回报高,待遇在年薪30~50万之间,如果是互联网大厂更高。

大数据学习内容主要有:

①JavaSE核心技术;

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;

③Spark相关技术、Scala基本编程;

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;

⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门:

初级大数据离线处理,薪资10000-13000;

Spark开发工程师,薪资14000-16000;

Python爬虫工程师,薪资16000-20000;

大数据开发工程师,薪资20000+。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

Ⅵ 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。

Ⅶ 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位

首先大数据开发工程师有两个方面,一个是工作内容,一个是岗位要求

工作内容:主要是基于Hadoop、Spark等平台上面进行开发,各种开源技术框架平台很多,需要看企业实际的选择是什么,但目前Hadoop、Spark仍然占据广大市场。

岗位要求:精通Java技术知识,熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
1、大数据工程师
大数据工程师的话其实包含了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。
2、Hadoop开发工程师
职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师
职位描述:构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据架构师
职位描述:这个就是全能的大数据岗位,技术要求是非常全面的,更多的站在架构角度出发。
5、大数据分析师
工作职责:根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

Ⅷ 大数据专业毕业生出来可以做什么工作

1、大数据开发工程师

负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

3、数据挖掘工程师

商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据库开发

设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。

最后,不论是从事大数据开发岗位,还是大数据运维和大数据分析岗位,这些岗位对于从业者的要求也都比较高,尤其要注重动手实践能力的培养,所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构,另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

Ⅸ 大数据工程师主要做什么

当前大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的,大数据平台开发岗位往往集中在大型互联网企业,随着云计算逐渐从IaaS向PaaS过渡,大数据平台开发也会基于行业特点来开发针对性比较强的PaaS平台,这是整合行业资源并搭建技术生态的一个关键。搭建PaaS平台不仅需要掌握大数据知识,同时还需要掌握云计算知识,实际上大数据和云计算本身就有比较紧密的联系,二者在技术体系结构上都是以分布式存储和分布式计算为基础,只不过关注点不同而已。

大数据运维工程师以搭建大数据平台为主,虽然这部分岗位的门槛相对比较低,但是需要学习的内容还是比较多的,而且内容也比较杂,网络知识、数据库管理知识、操作系统(Linux)知识、大数据平台(含开源和商用平台)知识都需要掌握一些,对于实践操作的要求会比较高。

最后,当前大数据工程师往往并不包含专业的数据分析岗位,一般数据分析岗位都会单独列出来,这部分岗位涉及到算法岗、开发岗(实现)和数据呈现岗等,数据分析岗位对于从业者的数学基础要求比较高,同时还需要掌握大量的数据分析工具,当然也离不开Python、Sql等知识。

Ⅹ 大数据工程师主要是做什么的

大数据工程师的主要工作是:分析历史、预测未来、优化选择。

1、分析历史,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。

2、预测未来,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。

3、优化选择,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。

在工作岗位上,大数据工程师需要基于Hadoop,Spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop,HBase,Spark等)集群环境的搭建,性能调优和日常维护。负责数据仓库设计,数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台,依托大数据技术建设用户画像。

(10)大数据开发工程师是做什么的扩展阅读:

大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。

大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。

大数据工程师培养人群:有志于从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

大数据工程师初、中、高三个级别考试均设《大数据理论基础》、《大数据技能实操》两个科目。

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