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大数据工程师,大数据开发工程师要学习什么

技能培训 · Mar 31, 2024

本文目录一览：

大数据开发工程师是什么

??大数据工程师拿到了
??大数据?时代已经到来??????，企业需要更好的利用和分析数据来实现商业目标??，因此数据分析?，数据挖掘??等相关领域将会彰显的更加重要。
?人才缺口大
目前国内大数据行业人才仅为50万??，有超过150万的人才缺口????
?覆盖范围广
大数据可覆盖各行各业?，金融业，零售业，医疗保健业务，不愁就业机会??????
?岗位选择多
大数据行业包含非常多的分支岗位，其中很多门槛都比较低，比如大数据分析师??，大数据开发工程师??，也许咨询顾问??等
?薪资待遇好
大数据行业是目前平均收入最高的行业????，从业人员平均月薪2.3万??
?证书的含金量
工信部考试中心颁发 权威
三个多月可下证书 官网可查 终身有效
通过率高
?工信部证书有哪些
数据类??：大数据工程师，大数据分析师，数据安全工程师（运维），数据安全工程师（测试），数据安全管理师，数据安全评估师，数据安全审计师，数据安全咨询师。
计算机类??：计算机应用工程师、网络工程师、网络信息安全工程师、互联网应用工程师、硬件工程师、云计算工程师。
大数据开发工程师在IT行业中就业前景是比较好的，但很多人对这个职业不是很了解，那么大数据开发工程师是什么？接下来就来为大家介绍一下。现在网络上是很热门的词汇，有了大数据之后，接下来就需要数据开发、数据仓库、数据分析。大数据开发工程师需要针对不同行为的用户进行有针对性营销，能聚焦客户，进行个性化精准营销，主要做的是分析数据找出已经发生的事情的特征、预测未来可能发生的事情、找出最优化的结果。分析数据找出已经发生的事情的特征：这是大数据工程师重要的工作之一，通过已经发生的事件的进行数据分析，并找出特征。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，通过数据分析来达到不同的目的。大数据开发有两种，一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身。大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据工程师和大数据开发工程师的职能有何区别

大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）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。
大数据工程师（即大数据开发工程师）的职能如下：
1、大数据采集（爬虫）、大数据清洗（ETL工程师）、大数据建模（算法工程师）与大数据分析（数据分析员）。
2、管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）。
3、研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准。
4、设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
5、管理、维护并保障大数据系统稳定运行。
6、监控、管理和保障大数据安全。
7、提供大数据的技术咨询和技术服务。
扩展资料：
大数据工程师（即大数据开发工程师）的技能要求：
1、精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
2、了解python/shell等脚本语言。
3、熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解。
4、有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5、有爬虫系统开发经验者优先。

大数据分析工程师简称

大数据分析工程师简称CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
大数据分析工程师简称CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
CDA数据分析师
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
“CDA数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
“CDA数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
“CDA数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
大数据分析工程师简称CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

大数据工程师需要学什么

大数据工程师需要学的有：
大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。
大数据的学习需要掌握以下技术:Hadoop、spark、storm等核心技术。基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
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。
报名条件
凡遵守中华人民共和国宪法、法律、法规，具有良好的业务素质和道德品行，具备各等级报考条件者，均可参加智慧建造师专业技术等级考试:
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满1年;
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满半年;
3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。
大数据工程师中级大数据工程师考试报名条件:
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满2年;
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满1年;
3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书满1年。
高级大数据工程师考试报名条件
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满3年;
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满2年;
3、持有中级大数据专业技术等级证书满1年。
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。

大数据开发工程师要学习什么

1.大数据工程师工作中会做什么？
集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件
数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等
数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等
这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。
2.集群运维
数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。
因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。
由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。
3.ETL
ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapRece;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系统开发
我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。
如何入门？
前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。
1.了解行业情况
刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。
2.选择学习途径
如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候最好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。
在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：
自学
报班
找人指点
别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是最好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。
3.学习路线
学习路线，下面是一个大致的建议：
第一阶段
先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。
学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。
接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。
Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。
第二阶段
到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。
数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。
用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。
一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。
第三阶段
下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行
分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。
数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。
各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

大数据工程师都需要什么能力？

大数据工程师需要具备以下能力：
数据处理和分析能力：大数据工程师需要具备处理和分析海量数据的能力，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。编程和软件开发能力：大数据工程师需要具备编写高效的代码和开发软件的能力，能够使用各种编程语言和开发工具。数据库管理和数据仓库设计能力：大数据工程师需要了解数据库管理和数据仓库设计的基本知识，能够根据业务需求设计和维护数据仓库。分布式系统和并行计算能力：大数据工程师需要了解分布式系统和并行计算的基本原理，能够使用大数据处理框架如Hadoop、Spark等。操作系统和网络知识：大数据工程师需要具备操作系统和网络知识，能够熟练使用Linux等操作系统和网络相关的技术。数据安全和隐私保护能力：大数据工程师需要了解数据安全和隐私保护的基本原理和方法，能够保护数据的安全和隐私。团队合作和沟通能力：大数据工程师需要具备良好的团队合作和沟通能力，能够与其他团队成员有效地合作和沟通，协同完成任务。综上所述，大数据工程师需要具备多方面的技术能力，同时还需要具备良好的团队合作和沟通能力。
大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。
大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。
数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
需要的能力：1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

大数据工程师干什么工作 职责是什么

大数据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。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

大数据工程师的工作职责 1、负责公司大数据平台产品的技术工作，包括需求分析、架构设计、研发、以及性能分析工作；
2、负责整体提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高扩展特性，已有的大数据平台架构的维护工作；
3、负责海量数据的导入优化工作；
4、整理和完善各类文档。
大数据工程师需要具有良好的沟通能力、优秀的分析问题和问题解决能力；具备强烈的进取心和团队合作精神；具备数据库系统的基本理论知识。
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maprebaice对数据进行处理。
3、Java
只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

怎样成为优秀的大数据工程师？需要具备哪些技术？

大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，其中大数据平台研发工程师的数量占比较少，属于大数据领域的高端人才，往往从业者在研究生期间主攻的方向就是大数据平台研发。
大数据应用开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，由于目前大数据正在处在落地应用的阶段，所以有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等，这些编程语言是可以开发落地应用的。
大数据分析工程师是大数据领域非常重要的岗位，因为大数据的核心之一是数据价值化，而数据价值化的核心则在于数据的分析和应用，所以数据分析是大数据应用的一个重点所在。大数据分析工程师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具，比如一些常见的BI工具，在一些比较简单的场景下BI工具能完成大量的工作，并生成呈现界面。看一个使用Python中scipy库的应用：
大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以

什么是大数据开发工程师

　　大数据开发工程师是是指从事大数据采集、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。

大数据工程师证怎么报考

大数据工程师报考流程是：
1、目前想要报考大数据工程师证书，需要通过机构进行资料申报。
2、大数据工程师证书资料审核通过后，就可以学习相关课程，准备参加线上考试了。
3、考试成绩合格后可以领取大数据工程师证书，证书颁发部门不同，出证周期也不同，具体可询问专业老师。
大数据工程师报考条件：
一、中级（以下条件具备其一即可）
1、具备大数据工程师初级证书后，从事1年以上相关工作，并参加大数据工程师中级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；
2、具有6年大数据工程师工作经验者；
3、具备大数据工程师初级证书后，从事2年以上大数据工程相关工作者；
4、中等职业技术学校相关专业毕业生。
二、高级（以下条件具备其一即可）
1、具备中级大数据工程师证书后，从事2年以上相关工作，并参加大数据工程师高级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；
2、大专及以上学历相关专业毕业生，具有2年大数据工程师工作经验者；
3、具备中级大数据工程师证书后，从事3年以上大数据工程相关工作者 。