大數據工程師前景如何
A. 大數據工程師就業現狀和前景如何
【導讀】隨著大數據的普及商用化，很多人說大數據工程師會在35歲失業，那麼是真是假呢?今天我們就來對現行的大數據工程師就業現狀和前景做個簡單分析，希望對大家有所幫助。
從現在的市場環境情況看，大數據工程師不會失業，並且沒有減少反而越來越多了，因為使用大數據的公司越來越多。提問者擔心的是搭建大數據平台的工作都沒了，大數據工程師還干什麼?其實現實中大數據工程師並不是在搭建平台這個殼，而是在搭建平台上的數據內容。
早期的大數據工程師
可能在提問者的意識里認為大數據工程師熟練掌握各種分布式系統原理，順手就寫一個maprece程序來計算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各種架構原理，然後在集群遇到問題迅速調參數進行修復。能用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data
pipeline的方式實現大數據平台。這種確實是在還沒有商業數據平台的時候大數據工程師的日常工作。總結主要工作：
維護hadoop等分布式平台，特別是在遇到系統高峰時能穩定系統完成數據加工需要比較深的分布式系統設計原理
根據業務發展使用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data pipeline，從數據採集，同步到加工(即所謂的ETL工作)
搭建分析師、運營和產品經理等大數據查詢和提數平台
搭建大數據報表展現系統
在商業大數據平台上工作的大數據工程師
但是大數據商業平台出來後，和雲上的組件打通後形成了閉環(特別是阿里雲上的RDS可以直接導入數據到MaxComputer中)，比如原來至少需要一個調度平台(haoop時代)來調度數據引擎上的腳本，以完成數據從業務庫同步到大數據平台，再調度完成後面的各種計算任務。這在以前至少需要一個調度平台，大數據平台，數據同步系統。但是現在全部都集成在一起來，且分布式系統放在雲上會形成了資源彈性網路，避免了因數據的峰值而造成的高難度維護工作也基本不需要了。其他的查詢、取數和展現系統雲上也都齊全，直接用就行。
從上面可以看出原來的大數據工程師的工作，基本上被簡化只剩下了數據加工部分了。
加工數據一開始的時候都是需要寫maprece程序，並且需要很了解hadoop系統，防止寫出爛程序，導致出現數據傾斜，沒加取數范圍限制等問題，導致一個任務堵塞整個集群。這個階段確實需要專業的工程師來干，但是後來出現了hive，直接降級成了業務同學也能用的SQL。而且商業大數據平台會做大數據平台執行引擎，對爛腳本的優化做了很多，防止很絕大部分的問題，更不會出現上面的問題了。實際上現在大部分的數據工程師90%的時間都在用SQL。是真的不怎麼需要了解底層原理。
這也說明大數據工程師的范圍縮減了很多，基本只剩下了設計數據模型做基礎的數據加工。這部分難度也不再是腳本的編寫，而是數據模型的架構質量，這時候要求的是對業務的熟悉程度和數據模型的知識。所以漸漸的大數據工程師開始兼並了一些數據分析師的工作，來設計各種業務指標。甚至有時候運營需要的指標體系都是大數據工程師直接出的了。但是反過來數據分析不能做數據工程師的工作，因為有數據建模技術壁壘和復雜數據加工技術壁壘。
結論
當一個職位的難度系數下降後，它就會橫向發展兼並上下游的職位的工作，最終那個難度系統最大的職位會留下，其他的出局。
所以從上面的論述，我認為普通的大數據工程師崗位不會減少，並且以後可能會兼並了數據分析師，但是長期可能會被演算法工程師給兼並。原來掌握分布式系統開發的工程師規模縮減，並單獨出來形成分布式系統工程師，在那些做商用大數據平台公司中繼續開發。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於大數據工程師就業現狀和前景的相關內容，希望對大家有所幫助。
B. 大數據工程師未來職業規劃
想了解數據分析工程師的職業規劃或學習計劃，由此來提升自己的技能和專業知識，我覺得最准確最有針對性一個方法就是查閱招聘崗位的工作要求，這樣我們就可以有的放矢地好好專研自己的學習。我們看一下以下這條招聘要求：
1.負責大數據平台的規劃、分析、設計工作，把握整體架構，進行相關技術方案文檔的撰寫；
2.負責大數據平台的部署、開發、維護工作；
3.與BI分析人員協作，完成面向業務目標的數據分析模型定義和演算法實施工作；
4.承擔相關技術領域的探索與儲備。
任職要求：
1.大學本科以上學歷，熟練掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各種常用數據結構及演算法，對linux下的網路資料庫開發有足夠經驗；
3.有2年以上C++實戰經驗者優先；
4.有大數據挖據方面經驗和技能者優先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善於與其他部門的成員溝通、協作。
還有一個招聘要求是：
崗位職責：
1、理解並挖掘用戶需求，進行數據建模；
2、利用專業統計、分析工具從海量數據中總結規律、挖掘潛在價值，提供決策依據。
任職要求：
1、數學類、統計類、計算機類、人工智慧類相關專業本科及以上學歷，2年左右專職數據分析、挖掘經驗，優秀的應屆碩士也可；
2、良好的數據敏感性，善於從海量數據中提取有效信息進行分析挖掘和建模；
3、熟練掌握任一種分析工具，例SPSS、SAS、R語言、MatLab；
4、熟悉資料庫技術，如oracle、SQL、MongoDB；
5、對於數學建模、數據挖掘、Hadoop大數據有經驗者優先。
我想，你看到這，應該是對數據分析工程師有了非常明晰的看法，好好加油ba !
C. 大數據應用工程師前景怎麼樣
主要負責數據挖掘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。現在正處於大數據的發展初步階段，未來的就業情況會更加廣闊
D. 大數據工程師職業前景到底有多好
大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。不過在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，「你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才。於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。「他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。」聯合國網路大數據聯合實驗室數據科學家沈志勇說。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家；溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。你可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過56%的企業在籌備發展大數據研究，未來5年，94%的公司都會需要數據科學家。因此也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。如何成為大數據工程師由於目前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才—既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗。因此很多企業會通過內部挖掘。目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。薪酬待遇作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。職業發展路徑由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
E. 大數據應用工程師以後工作前景怎麼樣
你好，想要成為大數據工程師，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面回的輸入。只要掌握了真答正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯，有一定的Java編程基礎，學大數據會更容易一些。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。
F. 大數據工程師就業的現狀和前景如何
大數據工程師因為稀缺被很多知名企業高價聘請，因為技術的魅力深受國家的版重視，對於2019年的大數權據就業發展前景是一直被人們看好的。就目前來看大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級，以後的發展前景更是一片光明。大數據目前行業發展迅速，人才緊缺。2018年人民日報發文稱：大數據人才需求180萬，目前從業只有30萬，人才缺口達到150萬，這也是為什麼大數據工資都如此之高的原因。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭迅猛，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。
G. 大數據應用工程師前景如何
首先，必須要肯定的一點是：大數據技術與應用專業或相關專業就業前景相當廣闊。
原因是：近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；2、大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。
H. 大數據工程師未來工作發展趨勢是什麼
大數據是國家扶持來的產業自。政府政務公開需要大數據支撐。互聯網巨頭都在涉足大數據，某公司還專門挖掘出一座山頭存儲數據。很多公司都在聯合專業公司存儲商業數據。各行業都認識到大數據是產業智能化、自動化、精準化、個性化的基礎。
大數據人才需求很大。部分院校開設了大數據專業，很多社會培訓機構也在針對性地培訓大數據人才，就是因為現在大數據是供不應求的專業。專業主要包括在數據採集、數據存儲、數據挖掘、數據應用、演算法設計等，任何一個方向都有不同的就業環境。
I. 大數據工程師好做嗎
大數據工程師有不少細分方向，不同的方向需要具備不同的知識結構，通常情況下大回數據工程師分為四個答具體的工作領域，分別是大數據底層平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。
大數據工程師是做什麼的？
分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。
在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護等。
J. 大數據工程師職業到底有多吃香
“一代新人換舊人”，大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業。通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。毫無疑問，對於未來，大數據必定會帶來嶄新的格局。從移動支付到共享經濟，從萬物互聯到智慧城市，從大數據這一概念被初步接受，到刷屏的年度賬單、聽歌報告，大數據所創造的價值正在一步一步體現。
互聯網、金融、電信、醫療、交通、民生，各行業都開始進行大數據應用，大數據的應用場景在未來更是有著無限可能。大數據工程師究竟是個什麼神仙職位呢?先讓我們來了解一下大數據是什麼。
大數據本質也是數據，但是又有了新的特徵，包括數據來源廣、數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等)、數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別)、數據增長速度快等。
在大數據行業中有很多領域;通常來說它們可以被分為兩類：大數據工程，大數據分析。這兩個領域互相獨立又互相關聯。數據工程涉及平台和資料庫的開發、部署和維護。大數據工程師需要去設計和部署這樣一個系統，使相關數據能面向不同的消費者及內部應用。對應的職位是大數據開發工程師、ETL工程師、演算法工程師。
數據分析則是利用數據平台提供的數據進行知識提取;數據分析包括趨勢、圖樣分析以及開發不同的分類、預測預報系統。對應的職位是數據分析師、數據挖掘工程師和數據科學家。隨著大數據的爆發，中國IT業內環境也將面臨新一輪的洗牌，不僅是企業，更是從業人員轉型可遇而不可求的機遇。
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