- 大数据工程师需要学历吗
- 大数据工程师高级含金量
- 有大数据方面的证书吗
- 大数据技术与应用考什么证件
- 大数据工程师和数据分析师有什么区别
- 大数据应用工程师师做什么的
- 大数据应用工程师是做什么的
- 大数据工程专业职称考试内容
- 大数据就业前景如何
- 有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师
大数据工程师需要学历吗
需要的，最起码需要本科以上的学历。
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的有效性，是一个相对较 新的领域。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。
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
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。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的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。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、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。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau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的图形用户界面上，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。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
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。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。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。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
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。
大数据工程师高级含金量
大数据高级工程师含金量很高，工作能拿到不错的待遇。高级工程师系列是专业技术职称工程类中的高级职称（职称改革后称为专业技术职务任职资格）。高级工程师在工程界为技术专家或技术能手，在企业中发挥着无可替代的作用和很强的工作能力。
有大数据方面的证书吗
大数据开发可以进行大数据工程师认证，数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习，自学或者进行大数据培训都行，最好是先去提供认证的机构进行咨询，看看需要掌握哪些技能。
完成相关的培训学习课程，可在加米谷大数据申请大数据工程师、数据分析师认证，证书由管理科学研究院学术委员会签发，全国通用。
大数据技术与应用考什么证件
大数据专业可以考：SAS认证、Coursera、BDA认证、计算机等级考试证书、大数据工程师认证等证书。
随着大数据产业的不断发展，大数据人才的需求与日俱增，为了响应国家政策，大数据认证证书数量也在不断增加。
大数据工程师和数据分析师有什么区别
数据工程师，数据分析师和数据科学家-当人们谈论快速发展的数据科学领域时，经常会提到这些职位。
当然，数据科学中还有许多其他职位，但是在这里，我们将讨论这三个主要角色，它们之间的区别以及哪个角色最适合您。
尽管每个公司对每个角色都有自己的定义，但是您作为数据分析师，数据科学家或数据工程师每天可能要做的工作之间存在很大差异。我们将更深入地研究每个特定的角色，但让我们从一个快速的测验开始，它可以帮助您找出最适合您的方法：
测验：哪个角色最适合您?
下面，我们创建了一个快速的，包含四个问题的测验，以帮助您了解哪个职位最合适：
希望该测验使您对在数据科学行业中可能要开始的旅程有所了解。(而且，如果您没有得到想要的答案，请不要担心-这只是一个快速测验，而这三个职位的技能和任务之间有很多重叠之处)。
当然，这些工作角色比我们在四个问题的测验中所能传达的要多得多，所以让我们从数据分析师的角色开始，更详细地研究每个角色，并进一步了解每个角色的含义。
什么是数据分析师?
数据分析师通过获取数据，使用数据来回答问题并传达结果以帮助制定业务决策，从而为公司创造价值。数据分析师执行的常见任务包括数据清理，执行分析和创建数据可视化。
取决于行业，数据分析师可能会使用不同的头衔(例如，业务分析师，商业智能分析师，运营分析师，数据库分析师)。不管职位高低，数据分析师都是通才，可以担任许多角色和团队，以帮助其他人做出更好的数据驱动决策。
深度数据分析师
数据分析师具有将传统业务转变为数据驱动业务的潜力。
虽然数据分析师的职位通常是更广泛数据领域中的 “入门级” 工作，但并非所有分析师都是初级职位。作为精通 技术工具的有效沟通者，数据分析师对于将技术和业务团队分开的公司至关重要。
他们的核心职责是帮助其他人跟踪进度并优化他们的关注点。营销人员如何使用分析数据来帮助启动下一个广告系列?销售代表如何更好地确定要定位的受众特征?首席执行官如何才能更好地理解近期公司发展的根本原因?数据工程师数据分析师和数据科学家区别与联系-cg.com.cn/data/2296.html钍ESE是数据分析提供了解决所有问题通过执行分析和呈现结果。
他们承担着处理数据以为其组织创造价值的复杂工作。
一个有效的数据分析师将消除业务决策中的猜测，并帮助整个组织蓬勃发展。通过分析新数据，合并不同的报告并转换结果，数据分析师必须成为不同团队之间的有效桥梁。反过来，这使组织可以对其增长进行准确的脉搏检查。
所需技能的性质将取决于公司的特定需求，但这是一些常见任务：
a.清理和整理原始数据。
b.使用描述性统计信息来大体上了解其数据。
c.分析数据中发现的有趣趋势。
d.创建可视化和仪表板，以帮助公司解释数据并做出决策。
e.向业务客户或内部团队展示技术分析的结果。
数据分析师为组织的技术和非技术方面都带来了巨大的价值。无论是运行探索性分析或解释执行仪表板，分析师培养一个团队之间的连接。
开始在Data Analyst的职业道路上学习：
什么是数据科学家?
数据科学家是一位专家，他将自己的专业知识运用到统计和构建机器学习模型中，以做出预测并回答关键业务问题。
数据科学家仍然需要像数据分析师一样能够清理，分析和可视化数据。但是，数据科学家将在这些技能上有更多的深度和专业知识，并且还将能够训练和优化机器学习模型。
深入的数据科学家
数据科学家是一个个人，可以通过解决更多开放性问题并利用他们对高级统计和算法的知识来提供巨大的价值。如果分析师专注于从过去和现在的角度理解数据，那么科学家专注于为未来提供可靠的预测。
数据科学家将通过利用监督(例如分类，回归)和非监督学习(例如聚类，神经网络，异常检测)方法来获取隐藏的见解，以用于他们的机器学习模型。他们实质上是在训练数学模型，这将使他们能够更好地识别模式并得出准确的预测。
以下是数据科学家执行的工作示例：
a.评估统计模型以确定分析的有效性。
b.使用机器学习来构建更好的预测算法。
c.测试并不断提高机器学习模型的准确性。
d.建立数据可视化以总结高级分析的结论。
数据科学家带来了一种全新的方法和观点来理解数据。尽管分析师可以描述趋势并将这些结果转换为业务术语，但科学家将提出新的问题，并能够建立模型以基于新数据进行预测。
开始在数据科学家的职业道路上学习：
什么是数据工程师?
数据工程师可以构建和优化可让数据科学家和分析人员执行其工作的系统。每个公司都依赖于其数据是准确的，并且需要使用它的个人可以访问。数据工程师确保正确接收，转换，存储任何数据，并使其他用户可以访问这些数据。
深入的数据工程师
数据工程师为数据分析师和科学家建立了基础。数据工程师负责构建数据管道，并且经常不得不使用复杂的工具和技术来大规模处理数据。与前两个职业道路不同，数据工程在软件开发技能方面有更多的依靠。
在大型组织中，数据工程师可以有不同的重点，例如利用数据工具，维护数据库以及创建和管理数据管道。无论关注的重点是什么，优秀的数据工程师都可以让数据科学家或分析师专注于解决分析问题，而不必将数据从一个源转移到另一个源。
数据工程师的心态通常更侧重于构建和优化。以下是数据工程师可能正在执行的任务的示例：
a.构建用于数据消耗的API。
b.将外部或新数据集集成到现有数据管道中。
c.将特征转换应用于新数据上的机器学习模型。
d.持续监控和测试系统以确保优化的性能。
开始在数据工程师的职业道路上学习：
您的数据驱动的职业道路
既然我们已经探索了这三个数据驱动的职业，那么问题仍然存在-您适合什么地方?您已经完成了测验，但让我们更深入地了解如何真正确定最适合您的方法。
关键是要了解这是三种根本不同的数据处理。
数据工程师正在“后端”上工作，不断改进数据管道，以确保组织所依赖的数据准确且可用。他们将利用各种不同的工具来确保正确处理数据，并确保用户在需要时可以使用该数据。
一个好的数据工程师可以为组织的其他部门节省大量时间和精力。
然后，数据分析人员可以使用工程师构建的自定义API提取新数据集，并开始识别数据中有趣的趋势，并对这些异常进行分析。分析师将以清晰的总结和展示他们的结果，从而使他们的非技术团队可以更好地了解他们的位置和工作。
最后，数据科学家可能会以分析师的初步发现为基础，并进行更多的研究以从中得出洞见。无论是通过训练机器学习模型还是通过运行高级统计分析，数据科学家都将提供崭新的视角来展望不久的将来。
无论您选择哪种具体，好奇心都是这三个职业的自然前提。使用数据提出更好的问题并进行更精确的实验的能力是数据驱动职业的全部目的。此外，数据科学领域不断发展，因此非常需要不断学习。
和所有当前和未来的数据分析，科学家和工程师在那里-好运气和不断学习!
知道您最感兴趣的工作是什么?
大数据应用工程师师做什么的
科技馆有大数据科普知识可以了解一下
大数据应用工程师是做什么的
此时一位码农路过，并留下了自己的见解。
大数据应用工程师，顾名思义，就是搞大数据的，也就是在巨大的数据量面前进行数据处理，然后筛选出有用的东西。数据工程师日常都是按照几个步骤来处理数据的，从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面。具体如下：
- 数据采集。在公司一些应用中，多多少少都会在一些关键的地方进行数据买点，记录下日志。然而大多数时候这些日志都是分散的，所以需要使用工具来把这些分散的数据聚合起来。
- 数据清洗。原始记录下来的数据都是千奇百怪的，对于这样的数据来说，其实还不可用，所以要对数据进行清洗。一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤；而有些字段是多余的，为了后续的数据存储节省开销，需要把这些冗余的字段删除掉；还有一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。
- 数据存储。清洗后的干净数据就需要存储到数据仓库中。具体使用哪种数据存储引擎，就需要看下游取数据的时候对数据实时性的要求。如果实时性要求比较高的话，一般会使用kafka进行数据存储。
- 数据分析统计。这方面的工作也要部分公司管其叫BI，通过去数据存储引擎那里取出数据，对数据进行各方面的统计和分析或者是做成报表。
- 数据可视化 。也就是把搜集的数据进行可视化处理，根据不同要求，可视化的图形也不尽相同。最后根据这些可视化的数据，进行下一步的决策。
以上便是大数据工程师的日常工作。
大数据工程专业职称考试内容
大数据工程专业知识和实务属于交叉学科内容:
主要是考统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科等内容。
此外还需要考编程语言，内容的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言。
大数据就业前景如何
虽然19年互联网行情有点寒冷，不过大数据目前就业前景方面还不错。我是今年三月底开始找大数据相关工作的，投递的互联网公司都给了面试机会，不管是现在还是未来，我个人认为大数据的就业前景都可以。
至于哪些公司需要大数据人才，只要公司有数据量非常大的业务，都需要大数据人才，比如阿里巴巴、腾讯、百度、头条、美团等等互联网公司。这些公司的数据体量都非常大，数据量大肯定就需要大数据技术来解决存储和计算的问题，相应的，就需要大数据人才。
互联网大厂对于大数据人才的要求，对于不同工作岗位类型，其要求是不一样的。对于大数据工程类型开发师而言，更偏向于你对于大数据组件的使用和原理理解，强调你的工程化的经验、思考。对于这些组件，你要能够灵活的进行使用，同时在使用的过程中，要有架构的思想在里面，要做好复用和通用性。下面是某个大厂对于大数据偏工程类岗位的要求：
对于大数据数仓研发的岗位，这个岗位第一点要求你对数据仓库的理论要有一定的认识以及理论实践，同时需要你能够有ETL（数据加工处理）的能力。对 Hadoop 的 MapReduce 框架、HDFS存储要有一定的了解。如果对于 Hive、HBase有了解肯定更好。可以看到，大数据数仓研发的岗位，偏向于数据类处理技能和理论的要求。
我的建议，如果你个人内心对于大数据方向有一定兴趣，但是担心其就业前景不好的话，我认为你可以完全可以转到大数据方向的岗位。目前国内大的互联网公司都有大数据相关岗位的招聘，同样，很多小的互联网公司其实也在使用大数据技术，所以你完全没必要担心大数据的就业前景不好。
根据我今年的面试经验，如果你在大数据方面的技术非常的扎实，同时你的Java语言方面和数据结构的基础很好，你完全可以找到一个很好的大数据工作。互联网行业讲究的是你的技术和视野，希望你能够好好准备，拿到自己想要的Offer。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注
有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师
大数据工程师的岗位划分包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析以及大数据运维等，在当前的大数据时代，这些大数据相关的工作岗位依然有较大的人才缺口，随着大数据技术的逐渐落地，大数据工程师的需求量会在未来较长的一段时间内保持一个增长的趋势。
随着大数据的发展，人工智能领域也获得了更好的发展机会，尤其在机器学习（包括深度学习）、计算机视觉和自然语言处理等领域都得到了大数据强大的支撑，一些人工智能产品也在陆续运用到生产环境中，比如在物流、工业生产、医疗等领域都存在大量的智能体。
随着市场对于人工智能产品的呼声越来越高，不少科技公司都陆续组建了人工智能研发团队，所以近几年人工智能领域的专业人才获得了更多的发展机会，薪资待遇往往也比较高。但是由于人工智能领域的专业人才往往需要较长的培养周期，而且本科阶段开设人工智能专业的高校屈指可数，这就导致在未来较长一段时间内，人工智能相关人才将长期面临短缺的现象。
虽然人工智能相关人才获得了市场的追捧，但是大数据相关人才也依然是热点之一，大数据人才的发展空间也比较大，随着产业互联网的发展，大数据相关人才将在广大的传统行业发挥出巨大的作用，因此大数据方向依然是一个不错的选择。
最后，大数据和人工智能的关系非常密切，不少人工智能研发人员都是从大数据转过去的，所以大数据也是通往人工智能的重要途径之一。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
