慕课体系-大数据工程师2024版【37周】

慕课体系-大数据工程师2024版【37周】 一、大数据工程师是做什么的 大数据工程师主要负责处理、分析和管理海量数据，利用这些数据为企业提供有价值的业务洞察和决策支持。 大数据工程师的职责涵盖了多个方面，包括数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等。 1、数据处理：大数据工程师需要处理来自不同来源的海量数据，包括数据的清洗、整合、转化和存储等。这些数据可能来自于传感器、社交媒体、移动设备等，可能是结构化、半结构化或非结构化的数据。 2、数据分析：除了数据处理，大数据工程师还需要进行数据分析，利用各种数据分析工具和技术（如Hadoop、Spark、SQL、Python等）来发现数据中的价值和潜在机会。通过对数据进行分析，他们可以为企业提供有价值的业务洞察和决策支持。 3、架构设计：大数据工程师还需要负责构建和维护大数据系统的架构，这包括了解不同的数据存储和处理技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等，并考虑系统的可扩展性、可靠性和安全性等方面。 4、技术创新：随着技术的不断发展，大数据工程师需要不断关注新的技术和趋势，探索更加高效和创新的数据处理和分析方法。这可能包括参加技术会议、阅读技术文献、参与开源社区的开发和贡献等。 5、团队协作：大数据工程师通常需要与其他团队成员密切合作，包括数据科学家、业务分析师、软件开发人员等，确保数据处理和分析的准确性和可靠性。因此，良好的沟通和团队协作能力是必不可少的。 二、大数据主要是学啥 大数据主要学： Java编程技术，Java编程技术是大数据学习的基础；Linux命令，对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的；Hadoop，这是大数据开发的重要框架；Hive，Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能等。 三、大数据工程师的要求 大数据工程师的要求主要包括学历、专业背景、技术能力、工作经验、语言能力以及其他要求。 1、学历要求：通常要求具备本科及以上学历，专业背景与大数据相关。对于初级、中级和高级大数据工程师的报考条件，学历要求有所不同。初级要求中专、大专学历或本科及以上学历，中级要求中专、大专学历或本科及以上学历，并有相关工作经验或初级证书，高级要求中专、大专学历或本科及以上学历，并有相关工作经验或中级证书。 2、专业背景：需要具备计算机科学、数学、统计学等相关专业背景。这些专业背景有助于理解和应用大数据工程中的相关技术。 3、技术能力：需要熟练掌握大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Kafka等，并且具备数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的技能。这些技能是大数据工程师不可或缺的能力，有助于有效地处理海量数据并进行数据分析和挖掘。 4、工作经验：申请者需要具备一定的实际工作经验，能够独立完成大数据相关的项目。对于不同级别的证书考试，工作经验的要求也不同。 四、成为一名大数据开发工程师，需要具备哪些技能？ 数据分析：通过编程语言进行科学分析，python、sql、spark，分布式计算框架 Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce 文献阅读：能够关注市面上的主流比赛算法应用，能够对学术、工业论坛、论文有非常多的积累； 创新思维：场景迁移/举一反三能力，例如看到广告推荐中的根因定位，应该能马上切换到安全中的异常溯源； 算法原理：机器学习、深度学习、强化学习、算法导论等； 数学功底：扎实的数学功底，能够完成公式推导，并进行调优； 需要深入理解常用的数据建模理论，独立把控数据仓库的各层级设计； 熟练掌握Hive/SQL、Spark/Map-Reduce/MPI分布式计算框架； 熟悉大数据的离线和实时处理，可以进行海量数据模型的设计、开发； 平台自研，属于研发级开发，基于Hadoop组件开发HBase、Hive、Avro、Zookeeper等，完成元数据系统、数据质量、数据采集、数据计算平台、任务调度平台等系统性建设； 应用开发，在大数据平台Hadoop及Spark进行具体的应用开发，搭建数据报表平台、自助数据分析平台、数据地图、标签库等； 五、大数据工程师前景 2024大数据专业还是比较好找工作的，在大数据领域，常见的岗位包括数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、数据科学家、数据可视化专家、数据架构师、数据治理专家等。这些岗位通常在企业、科研机构、咨询公司、互联网公司等组织中存在就业机会。 大数据专业就业方向1.数据分析师 数据分析师是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要关注从过去和现在的数据级别理解数据。最常见的就是一些行业通过一些系列的数据来预测和分析用户的行为、偏好或者目标用户，从而最大限度的发挥数据的商业意义。 大数据专业就业方向2.数据工程师 数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作，重点是清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用，在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。