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大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位?

2024-01-06 01:18:53

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位?

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位?

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師可以從事以下崗位:

1. 大數(shù)據(jù)工程師:負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)、開發(fā)和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2. 數(shù)據(jù)架構(gòu)師:負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和管理企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu),確保數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的完整性和一致性。

3. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師:負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和開發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),使商業(yè)智能系統(tǒng)從中獲取可靠數(shù)據(jù)以支持業(yè)務(wù)決策。

4. 數(shù)據(jù)科學(xué)家:利用數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)技術(shù)幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的重要信息,提供商業(yè)洞察。

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師:建立機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè),提供高效率和精度。

6. 數(shù)據(jù)分析師:負(fù)責(zé)分析和解釋數(shù)據(jù),評(píng)估業(yè)務(wù)決策并提供指導(dǎo)建議。

7. 數(shù)據(jù)治理專員:開發(fā)和執(zhí)行數(shù)據(jù)治理策略,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和信息安全。

8. 數(shù)據(jù)質(zhì)量工程師:負(fù)責(zé)創(chuàng)建和執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和驗(yàn)證規(guī)則,保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性。

9. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)工程師:管理和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的表現(xiàn)和可靠性,以支持各種業(yè)務(wù)用例。

10. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理員:監(jiān)測(cè)和維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能,并對(duì)系統(tǒng)中的錯(cuò)誤進(jìn)行排除,確保系統(tǒng)滿足業(yè)務(wù)需求。

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位?

大數(shù)據(jù)工程師日常工作內(nèi)容有哪些

當(dāng)前隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)平臺(tái)逐漸開始落地應(yīng)用,大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師(行業(yè)領(lǐng)域)的崗位需求正在不斷增加,目前也有不少程序員(Java方向)也會(huì)轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位,這些崗位的崗位附加值還是比較高的。這些開發(fā)崗位的日常工作基本上就是完成代碼的編寫,只不過(guò)需要與大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行交互,需要調(diào)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的各種服務(wù)來(lái)完成功能實(shí)現(xiàn),總體上的難度并不算大,但是需要具有一定的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)崗位的附加值還是比較高的,大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)崗位往往集中在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),隨著云計(jì)算逐漸從IaaS向PaaS過(guò)渡,大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)也會(huì)基于行業(yè)特點(diǎn)來(lái)開發(fā)針對(duì)性比較強(qiáng)的PaaS平臺(tái),這是整合行業(yè)資源并搭建技術(shù)生態(tài)的一個(gè)關(guān)鍵。搭建PaaS平臺(tái)不僅需要掌握大數(shù)據(jù)知識(shí),同時(shí)還需要掌握云計(jì)算知識(shí),實(shí)際上大數(shù)據(jù)和云計(jì)算本身就有比較緊密的聯(lián)系,二者在技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上都是以分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算為基礎(chǔ),只不過(guò)關(guān)注點(diǎn)不同而已。

大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師以搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)為主,雖然這部分崗位的門檻相對(duì)比較低,但是需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容還是比較多的,而且內(nèi)容也比較雜,網(wǎng)絡(luò)知識(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)、操作系統(tǒng)(Linux)知識(shí)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)(含開源和商用平臺(tái))知識(shí)都需要掌握一些,對(duì)于實(shí)踐操作的要求會(huì)比較高。

最后,當(dāng)前大數(shù)據(jù)工程師往往并不包含專業(yè)的數(shù)據(jù)分析崗位,一般數(shù)據(jù)分析崗位都會(huì)單獨(dú)列出來(lái),這部分崗位涉及到算法崗、開發(fā)崗(實(shí)現(xiàn))和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)崗等,數(shù)據(jù)分析崗位對(duì)于從業(yè)者的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求比較高,同時(shí)還需要掌握大量的數(shù)據(jù)分析工具,當(dāng)然也離不開Python、Sql等知識(shí)。

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大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位?

大數(shù)據(jù)工程師是做什么的 需要掌握哪些技能

大數(shù)據(jù)工程師需要負(fù)責(zé)創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)架構(gòu),包括大數(shù)據(jù)架構(gòu)的開發(fā)、構(gòu)建、維護(hù)和測(cè)試等,還負(fù)責(zé)創(chuàng)建用于建模,挖掘,獲取和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合等流程。

大數(shù)據(jù)工程師做哪些工作

大數(shù)據(jù)工程師可以做大數(shù)據(jù)開發(fā)工作,開發(fā),建設(shè),測(cè)試和維護(hù)架構(gòu),負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開發(fā)和維護(hù),負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)持續(xù)集成相關(guān)工具平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與產(chǎn)品開發(fā)等。

大數(shù)據(jù)工程師可以做數(shù)據(jù)分析工作,收集,處理和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析,運(yùn)用工具,提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義,需要業(yè)務(wù)理解和工具應(yīng)用能力。

大數(shù)據(jù)工程師可以做數(shù)據(jù)挖掘工作,數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)現(xiàn),商業(yè)智能,用戶體驗(yàn)分析,預(yù)測(cè)流失用戶等,需要過(guò)硬的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)功底以外,對(duì)算法的代碼實(shí)現(xiàn)也有很高的要求。

大數(shù)據(jù)工程師可以做數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)及管理工作,設(shè)計(jì),開發(fā)和實(shí)施基于客戶需求的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),通過(guò)理想接口連接數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)工具,優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能效率等。

大數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)什么

1、計(jì)算機(jī)編碼能力:實(shí)際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師必須要掌握的能力,現(xiàn)在人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)上所產(chǎn)生的許多記錄都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如何從這些毫無(wú)頭緒的信息中提取有用數(shù)據(jù)呢,這就需要大數(shù)據(jù)工程師來(lái)做。

2、.大數(shù)據(jù)架構(gòu)工具與組件:企業(yè)大數(shù)據(jù)框架的搭建,多是選擇基于開源技術(shù)框架來(lái)實(shí)現(xiàn)的,這其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件框架,及其生態(tài)圈組件。

3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL工具:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL能力對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師至關(guān)重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。

4、編程語(yǔ)言:編碼與開發(fā)能力是大數(shù)據(jù)工程師的必備技能,要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它語(yǔ)言。

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