大数据开发工程师是做什么的

1. 大数据开发工程师是做什么的

1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；
　　2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；
　　3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；
　　4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。
　　5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。
　　6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
　　大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统（Linux）、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。

2. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

大数据就业前景
　　伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
　　大数据就业方向
　　1. Hadoop大数据开发方向
　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
　　2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
　　3. 大数据运维&云计算方向
　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
　　对应岗位：大数据运维工程师

3. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

大数据其实细分的岗位方向有很多，不一定只是大数据开发工程师，建议从多角度多维度来进行大数据方面行业细分方向的选择。
1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

4. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

大数据专业毕业后就业岗位主要有大数据架构师、大数据算法工程师、大数据运营维护工程师、数据分析师/挖掘师等。

前两个工作岗位偏技术，大数据架构师需要熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发等，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高；大数据算法工程师对人的要求更高，开发算法，而且还要带团队，对人的学历和能力都有比较高的要求；大数据运营维护工程师，会偏向运营和维护，对人的要求低一些，门槛没有那么高；数据分析师/挖掘师，会偏向业务层面，需要调研需求，挖掘分析数据，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力。

偏技术就是接触技术更多，偏业务就是接触人偏多，可以说根据不同的性格，就可以胜任不同岗位的工作。当然不论在任何工作岗位，都需要很好的沟通表达能力，所以大学期间一定要对自己这方面的能力做提升。

这个领域待遇还是比较不错的，在一二线城市，3年以上，月薪都是能达到1万元以上的， 工作5年也是能达到月薪2-4万/月之间的，能力强薪资会越来越高，顶级的会更高。

5. 大数据开发工程师职责是什么?

1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；


2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；


3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；


4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行；


5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作；


6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。

6. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。

7. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

首先大数据开发工程师有两个方面，一个是工作内容，一个是岗位要求
工作内容：主要是基于Hadoop、Spark等平台上面进行开发，各种开源技术框架平台很多，需要看企业实际的选择是什么，但目前Hadoop、Spark仍然占据广大市场。
岗位要求：精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
大数据开发工程师能够从事的岗位有很多，这里做一个简单的列举，他们都可以算作大数据开发里面的岗位：包括：大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。
目前从大数据开发岗来讲，能够拿到10K—15K在行业里已经算是比较普遍与正常的事情了，所以大数据开发这个岗位薪资高、回报高发展前景也很好。

8. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位？

大数据开发工程师本身这个岗位就是一个比较好的选择，如果说还有其他类似岗位可以转职的话。
就需要做大数据开发一类的职业，比较学的也是开发这一专业知识，因此我推荐大数据开发工程师可以转职的岗位有：
大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。就算不做大数据行业的工作，也可以做java开发的相关工作