大数据开发工程师就业方向有哪些

21世纪，我们已经从网络时代进入了大数据时代，各行各业都离不开大数据，对大数据的应用不仅可以帮助企业、政府作出决策提供依据，也同样适用于我们的生活，例如我们用到的智能手表生成的最新数据，可以检测我们的身体指数，使我们的身体健康更有保障！

大数据的应用是未来的发展的方向，大数据开发工程师也是未来必不可少的职业，就目前而言，学大数据开发可以选择以下就业方向：

1. Hadoop大数据开发方向

Hadoop是一个开源的大数据分析软件，也是一种编程模式，通过分布式的方式处理大数据的，在仓储数据处理方面功能非常强大，而且数据处理成本低，深受企业的喜爱，如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

2. 数据挖掘、数据分析、机器学习方向

数据挖掘和数据分析是现代企业非常重视的一项工作内容，该职位需要进行数据的搜集、整理、分析，并为行业研究、评估和预测提供依据，该工作的完成，需要借助一定的工具，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS以及大数据魔镜等，还需要掌握至少一种数据开发和数学建模软件。

3. 大数据运维&云计算方向

“云”是现代比较火的一个词，云计算就是其中一个概念，云计算是计算资源的底层，支撑着上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力，因此，大数据运维和云计算的结合，必然是未来数据处理发展方向。

以上是大数据从业者三大就业方向，具体岗位有大数据开发工程师、大数据

架构师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、大数据统计工程师、大数据运营经理、大数据挖掘与处理专员以及大数据存储工程师等，因此，学好大数据，就业、高薪so easy!

大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。二、大数据发展的几大方向

方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的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。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。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”。王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”

大数据就业方向介绍

大数据的就业方向：大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为一下十大职位： (1) ETL研发： ETL研发，主要负责将分散的，异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 (2) Hadoop开发： Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce，Pig等的需求将持续增长。 (3) 可视化（前端展现）工具开发：可视化开发就是在可视化开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视化开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

(4) 信息架构开发：大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。（5）数据仓库研究数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。（6）OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。（7）数据科学研究数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。（8）数据预测(数据挖掘)分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。（9）企业数据管理

大数据工程师和普通的程序员区别

大数据工程师和普通的程序员区别 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

问你个问题：你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作，但因为不知如何开始而放弃是不是曾经去面试过大数据工作，但因为没有经验缕缕碰壁你在公司里表现很好，布置的任务总是能又好又快的完成，但两年来你的工资一直是1万3，多次跟领导提出加薪，结果领导每次都是哦哦哦知道了。你心里知道，现在的工作遇到了瓶颈，薪资想要有50%以上的增长已经很难了，能做的也只有转行。最近，身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识，仿佛不紧跟时代步伐，就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎，诸如“怎样进行大数据的入门学习”“JavaWeb程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。麦肯锡公司报告指出，大数据、人工智能方面人才紧缺，需求量激增。自己有技术优势，而且大数据行业也非常缺人，现在入行正是最合适的时候。那么大数据之火热依赖于什么 1.技术日渐成熟，应用空间得以拓展大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。 2.重视数据资产，数据挖掘已成必然现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。 3.技术催生业务新模式，蕴含创业新契机大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。 4.市场供不应求，岗位挑战空间大

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。二、大数据发展的几大方向方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此

大数据开发工程师的具体职责

大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、

主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;

数据库工程师简历模板

个人简历姓名：*** 性别：男出生年月：联系电话：135*** 学历：硕士专业：社会学（社会统计与人口分析方向）工作经验：民族：汉毕业学校：***大学住址：*** 电子信箱：*** 自我简介：极强的可塑性：文科（管理学，社会学背景），通过全国校招，成为网站数据分析部第一个校招生，半年后获得特别晋升，成为39个来自***，***，***，***，***的校招生中唯一一个一个获得晋升的应届生，熟练领衔商业模式研究，全站用户留存模型，产品信息模型等，独立支持小商品发展部的业务开展和中文网站的产品使用模型。一年半的数据分析师经验。学习能力强：研究能力强，喜欢用一套逻辑思维去研究各种社会现象，大学期间，曾独自完成高校同性恋人群研究，基督教人群研究等课题，对新知识有极强的兴趣，零基础成为部门ORACLE PL/SQL的高手，对于clementine也有自己的使用心得。在小商品业务发展部建立了业务分析的SPU模式，产品信息模型实现全网站的推广。沟通能力强:作为数据部门，经常承担起需分，产品经理乃至项目经理的角色，协调数据仓库，运营，产品的无缝衔接。求职意向：目标职位：产品经理| 项目经理·项目主管| 数据库管理员·数据库开发工程师| 咨询员| 编辑·记者目标行业：政府·非营利机构| 媒体·出版·文化传播| 互联网·电子商务| 房地产开发·建筑与工程| 专业服务(咨询·财会·法律等)

期望薪资：面谈期望地区：*** 到岗时间：面谈工作经历： –最近的公司名称保密数据分析师需求分析师数据库开发工作职责和业绩：作为部门第一个校园招聘的新人，两年期间，先后负责或者正在负责阿里巴巴搜索线，在线交易市场，网站基础产品（商品信息，类目体系，会员体系）三大部门的数据监控，数据分析产品开发，用户分层，用户研究，用户数据建模，数据挖掘，产品设计的数据参谋，以及数据模型的应用推广。教育培训： –***大学社会学（社会统计与人口分析方向）硕士专业描述与主修课程：重点发展了数据处理能力和社会调查能力，对spss，人口数据分析技术，社会心理学，社会调查方法等课程掌握的非常好熟练使用spss并掌握sas –***大学公共管理专业描述与主修课程：重点学习了管理学的大类课程对管理学人力资源管理经济学等有较好的功底提供个人简历模板，正式使用前请删除本行。

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/f91575427.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

计算机网络技术专业大数据应用方向

计算机网络技术专业（大数据应用方向）人才培养方案一、专业名称与代码（一）专业名称：计算机网络技术（大数据应用方向）（二）专业代码：610202 二、入学要求高中阶段教育毕业生或具有同等学力者。三、修业年限全日制3年。实行弹性学制，学生可通过学分认定、积累、转换等办法，在2-6年内完成学业。四、职业面向五、培养目标及培养规格（一）培养目标培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应区域经济建设和社会发展各产业领域岗位需要，具有良好的职业素质，掌握大数据系统运维、大数据采集与处理、Python大数据分析、数据可视化等方向等知识和技术技能，面向大数据应用领域的高素质技术技能人才。（二）培养规格 1．素质（1）具有正确的世界观、人生观、价值观；（2）崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；具有社会责任感和参与意识；

（3）具有良好的职业道德和职业素养；（4）崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；（5）尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；（6）具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神；（7）具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；（8）具有职业生涯规划意识；（9）具有良好的身心素质和人文素养；（10）具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。 2．知识（1）计算机及网络系统的维护和管理的知识；（2）云计算与大数据环境的配置与运维的知识；（3）中小型数据库的安装、配置、维护、管理的知识；（4）数据采集、清洗、分析、存储各阶段的系统配置和程序开发技术；（5）WEB系统开发、数据可视化WEB图表知识；（6）网站前台界面设计与与制作以及模板设计与开发；（7）具有技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往知识。 3．能力具有包括口语和书面表达能力，解决实际问题的能力，终身学习能力，信息技术应用能力，独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。（1）具有计算机及网络操作与应用能力；（2）具有大数据操作与应用能力；（3）具有一定的中小型大数据项目运维及管理能力；（4）具有较强的数据分析及故障排错检测的能力；（5）具有一定的大数据项目招投标能力；（6）具有较强的中小型大数据项目预、决算能力；（7）具有一定的大数据项目招标、投标、签订合同的能力；（8）具有编写大数据相关技术文档和管理相关技术文档的能力；（9）具有较强Hadoop 技术框架操作以及程序设计能力；（10）能够对数据进行常规的统计分析、报表分析能力。六、典型工作任务与职业能力 215 / 13

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。（一）国家实施大数据战略，构建数字中国大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个）（二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

大数据工程师面试题

大数据工程师面试题大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的？ Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的？ Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础

工具，Hadoop分布式文件系统(HDFS)，负责存储，Hadoop YARN，管理计算资源，和Hadoop MapReduce，负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。千锋教育拥有一支的强师队伍，在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性，定期与各大企业的技术官交流分析，掌握大数据的发展动向，不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术，还会预测一些大数据工程师面试题，为同学们的就业之路披荆斩棘。关键词：大数据工程师面试题

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。希望能帮到大家。

从事“大数据”工作的三大方向十大职位

从事“大数据”工作地三大方向十大职位随着大数据地趋势引起地越来越多地重视，各大企业对与大数据相关高端人才地需求也越来越紧迫.这一趋势，也给想要从事大数据方面工作地人员提供了难得地职业发展机遇. 目前，大数据方面地工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才.在此三大方向中，各自地基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师. 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域.产品分析是指通过算法来测试新产品地有效性，是一个相对较新地领域.在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯. 对于想从事大数据工作地求职者来说，如何根据自身条件进行职位选择？下面介绍十种与“大数据”相关地热门职位：一、研发随着数据种类地不断增加，企业对数据整合专业人才地需求越来越旺盛.开发者与不同地数据来源和组织打交道，从不同地源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业地需要. 研发，主要负责将分散地、异构数据源中地数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘地基础. 目前，行业相对成熟，相关岗位地工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成.人才在大数据时代炙手可热地原因之一是：在企业大数据应用地早期阶段，只是穷人地. 二、开发地核心是和提供了海量数据地存储，提供了对数据地计算.随着数据集规模不断增大，而传统地数据处理成本过高，企业对及相关地廉价数据处理技术如、、、等地需求将持续增长.如今具备框架经验地技术人员是最抢手地大数据人才. 三、可视化工具开发海量数据地分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如，和可以直观高效地展示数据. 可视化开发就是在可视开发工具提供地图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件.还可轻松跨越多个资源和层次连接您地所有数据，经过时间考验，完全可扩展地，功能丰富全面地可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用地组件集合，以用来构建极其丰富地用户界面. 过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着地崛起，数据可视化已经成了一项独立地专业技能和岗位. 四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理地热潮.充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业地技能.信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效地方式进行数据管理和利用.信息架构师地关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等. 五、数据仓库研究数据仓库是为企业所有级别地决策制定过程提供支持地所有类型数据地战略集合.它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持地目地而创建. 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制. 数据仓库地专家熟悉、和等公司地大数据一体机.能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作.

大数据开发工程师岗位的主要职责概述

大数据开发工程师岗位的主要职责概述大数据开发工程师负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护。以下是xx整理的大数据开发工程师岗位的主要职责概述。大数据开发工程师岗位的主要职责概述1 职责： 1、规划及建设大数据平台; 2、负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优化工作; 3、负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为; 4、参与项目的系统设计和核心代码开发，指导和培训其他工程师; 5、整理和提交技术文档，负责核心功能模块的代码编写和测试工作。岗位要求： 1、计算机、统计学等相关专业本科及以上学历，具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识，精通数据仓库和数

据挖掘的相关技术，3年以上大数据开发相关经验; 2、具有非常扎实的Java基础，熟悉Shell、Python、R、Scala等一种以上语言; 3、算法基础扎实，熟悉常见的数据结构，了解分布式算法和分布式系统的技术原理; 4、精通MapReduce设计方法或Spark计算框架、对NoSQL，Hadoop、Hbase、Spark、Hive等主流云计算，大数据相关软件有充分的了解，并且有实践经验，能解决应用中的复杂问题; 5、熟悉大数据处理相关技术，包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、impala、Spark，Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等; 6、研读过Hadoop、Hbase、Hive源代码者，能够在特定业务中进行定制改造者优先; 7、具有海量数据处理、数据挖掘、数据分析相关项目的工作经验者优先。大数据开发工程师岗位的主要职责概述2 职责： 1、参与大数据架构的规划设计，参与业务建模及数据

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。（1）商业智能商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。（2）公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据工程师主要做哪些工作

1、什么是数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么? 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。 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、MapReduce;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，用的较多就是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。如果你也想学习大数据，就来课工场吧！课工场作为专业IT培训机构，专注于

北京大数据发展前景好不好

北京大数据发展前景好不好？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。很多想学大数据的人想了解大数据的就业前景，毕竟就业才是根本，能挣到钱的才是好技术。今天千锋小编给大家分析一下大数据培训的就业前景和发展方向如何？大数据工程师的职业发展 A、如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。 B、薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。 C、职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。综上所述，大数据无论是就业前景还是薪资待遇都是杠杠滴！现在学习大数据，抓住大数据最好的机遇，让千锋培养你成为下一个奇迹。

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000

大数据开发工程师需要懂哪些技术

大数据开发工程师需要懂哪些技术想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：用人单位对于大数据开发人才的能力要求有技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；

4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！

大数据有什么岗位发展前景怎么样

众所周知，大数据时代来临，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，通过对大数据进行分析，能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业，越来越多的应用涉及到大数据，人们越发感觉到大数据时代的力量以及大数据的重要性。 1大数据工作岗位数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。 Hadoop开发工程师 Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 2大数据前景现在最火热的人工智能也是以大数据为基础的，想做人工智能，先做大数据，有了大数据才有人工智能。以后的生活越来越智能化，比如说办公或者坐一起开会交流，以后在虚拟现实的环境下就不需要物理上凑到一起了，你在家里或者在美国，带着一个眼镜或者什么装置，就感觉大家都坐在一起了，与面对面交流的体验是一样的。这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。目前中国人才缺口比较大，大数据也是行业和市场的热点，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。