大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向?

很多大學(xué)生不想畢業(yè)即失業(yè)，看中了大數(shù)據(jù)的前景。都想報(bào)考大數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行提升自己，而很多學(xué)員對(duì)于其就業(yè)方向不是很了解。1 2 5在職研究生先來(lái)給大家分析一下大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向，具體如下：

1、Hadoop開發(fā)工程師

Hadoop是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)，簡(jiǎn)稱HDFS。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2、數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。在工作中通過(guò)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。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師

做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學(xué)知識(shí)，基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。

大數(shù)據(jù)工程師的日常工作內(nèi)容有哪些?

1 寫 SQL （很多入職一兩年的大數(shù)據(jù)工程師主要的工作就是寫 SQL ）

2 為集群搭大數(shù)據(jù)環(huán)境（一般公司招大數(shù)據(jù)工程師環(huán)境都已經(jīng)搭好了，公司內(nèi)部會(huì)有現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但我這邊會(huì)私下搞一套測(cè)試環(huán)境，畢竟公司內(nèi)部的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)權(quán)限限制很多，嚴(yán)重影響開發(fā)效率）

3 維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)（這個(gè)應(yīng)該是每個(gè)大數(shù)據(jù)工程師都做過(guò)的工作，或多或少會(huì)承擔(dān)“運(yùn)維”的工作）

4 數(shù)據(jù)遷移（有部分公司需要把數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù) Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)遷移到大數(shù)據(jù)集群中，這個(gè)是比較繁瑣的工作，吃力不討好）

5 應(yīng)用遷移（有部分公司需要把應(yīng)用從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù) Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)過(guò)程程序或者SQL腳本遷移到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上，這個(gè)過(guò)程也是非常繁瑣的工作，無(wú)聊，高度重復(fù)且麻煩，吃力不討好）

6 數(shù)據(jù)采集（采集日志數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)，這個(gè)涉及到各種格式的轉(zhuǎn)換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）

7 數(shù)據(jù)處理
7.1 離線數(shù)據(jù)處理（這個(gè)一般就是寫寫 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其實(shí)和第一點(diǎn)有點(diǎn)重復(fù)了）
7.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（這個(gè)涉及到消息隊(duì)列，Kafka，Spark，F(xiàn)link 這些，組件，一般就是 Flume 采集到數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 然后 Spark 消費(fèi) Kafka 的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理）

8 數(shù)據(jù)可視化（這個(gè)我司是用 Spring Boot 連接后臺(tái)數(shù)據(jù)與前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來(lái)整成一個(gè)可用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平臺(tái)）

10 數(shù)據(jù)中臺(tái)開發(fā)（中臺(tái)需要支持接入各種數(shù)據(jù)源，把各種數(shù)據(jù)源清洗轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)，然后再基于原始數(shù)據(jù)搭建起寬表層，一般為了節(jié)省開發(fā)成本和服務(wù)器資源，都是基于寬表層查詢出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）

11 搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（這里的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數(shù)倉(cāng)的工具，數(shù)倉(cāng)搭建一般會(huì)分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個(gè)層級(jí)只是邏輯上的概念，類似于把表名按照層級(jí)區(qū)分開來(lái)的操作，分層的目的是防止開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候直接訪問底層數(shù)據(jù)，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少 內(nèi)存 和 CPU 的開銷，分層后磁盤占用會(huì)大大增加，磁盤不值錢所以沒什么關(guān)系，分層可以使數(shù)據(jù)表的邏輯更加清晰，方便進(jìn)一步的開發(fā)操作，如果分層沒有做好會(huì)導(dǎo)致邏輯混亂，新來(lái)的員工難以接手業(yè)務(wù)，提高公司的運(yùn)營(yíng)成本，還有這個(gè)建數(shù)倉(cāng)也分為建離線和實(shí)時(shí)的）

總之就是離不開寫 SQL ...

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。