大数据工程师前景如何
A. 大数据工程师就业现状和前景如何
【导读】随着大数据的普及商用化，很多人说大数据工程师会在35岁失业，那么是真是假呢?今天我们就来对现行的大数据工程师就业现状和前景做个简单分析，希望对大家有所帮助。
从现在的市场环境情况看，大数据工程师不会失业，并且没有减少反而越来越多了，因为使用大数据的公司越来越多。提问者担心的是搭建大数据平台的工作都没了，大数据工程师还干什么?其实现实中大数据工程师并不是在搭建平台这个壳，而是在搭建平台上的数据内容。
早期的大数据工程师
可能在提问者的意识里认为大数据工程师熟练掌握各种分布式系统原理，顺手就写一个maprece程序来计算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各种架构原理，然后在集群遇到问题迅速调参数进行修复。能用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data
pipeline的方式实现大数据平台。这种确实是在还没有商业数据平台的时候大数据工程师的日常工作。总结主要工作：
维护hadoop等分布式平台，特别是在遇到系统高峰时能稳定系统完成数据加工需要比较深的分布式系统设计原理
根据业务发展使用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data pipeline，从数据采集，同步到加工(即所谓的ETL工作)
搭建分析师、运营和产品经理等大数据查询和提数平台
搭建大数据报表展现系统
在商业大数据平台上工作的大数据工程师
但是大数据商业平台出来后，和云上的组件打通后形成了闭环(特别是阿里云上的RDS可以直接导入数据到MaxComputer中)，比如原来至少需要一个调度平台(haoop时代)来调度数据引擎上的脚本，以完成数据从业务库同步到大数据平台，再调度完成后面的各种计算任务。这在以前至少需要一个调度平台，大数据平台，数据同步系统。但是现在全部都集成在一起来，且分布式系统放在云上会形成了资源弹性网络，避免了因数据的峰值而造成的高难度维护工作也基本不需要了。其他的查询、取数和展现系统云上也都齐全，直接用就行。
从上面可以看出原来的大数据工程师的工作，基本上被简化只剩下了数据加工部分了。
加工数据一开始的时候都是需要写maprece程序，并且需要很了解hadoop系统，防止写出烂程序，导致出现数据倾斜，没加取数范围限制等问题，导致一个任务堵塞整个集群。这个阶段确实需要专业的工程师来干，但是后来出现了hive，直接降级成了业务同学也能用的SQL。而且商业大数据平台会做大数据平台执行引擎，对烂脚本的优化做了很多，防止很绝大部分的问题，更不会出现上面的问题了。实际上现在大部分的数据工程师90%的时间都在用SQL。是真的不怎么需要了解底层原理。
这也说明大数据工程师的范围缩减了很多，基本只剩下了设计数据模型做基础的数据加工。这部分难度也不再是脚本的编写，而是数据模型的架构质量，这时候要求的是对业务的熟悉程度和数据模型的知识。所以渐渐的大数据工程师开始兼并了一些数据分析师的工作，来设计各种业务指标。甚至有时候运营需要的指标体系都是大数据工程师直接出的了。但是反过来数据分析不能做数据工程师的工作，因为有数据建模技术壁垒和复杂数据加工技术壁垒。
结论
当一个职位的难度系数下降后，它就会横向发展兼并上下游的职位的工作，最终那个难度系统最大的职位会留下，其他的出局。
所以从上面的论述，我认为普通的大数据工程师岗位不会减少，并且以后可能会兼并了数据分析师，但是长期可能会被算法工程师给兼并。原来掌握分布式系统开发的工程师规模缩减，并单独出来形成分布式系统工程师，在那些做商用大数据平台公司中继续开发。
以上就是小编今天给大家整理发布的关于大数据工程师就业现状和前景的相关内容，希望对大家有所帮助。
B. 大数据工程师未来职业规划
想了解数据分析工程师的职业规划或学习计划，由此来提升自己的技能和专业知识，我觉得最准确最有针对性一个方法就是查阅招聘岗位的工作要求，这样我们就可以有的放矢地好好专研自己的学习。我们看一下以下这条招聘要求：
1.负责大数据平台的规划、分析、设计工作，把握整体架构，进行相关技术方案文档的撰写；
2.负责大数据平台的部署、开发、维护工作；
3.与BI分析人员协作，完成面向业务目标的数据分析模型定义和算法实施工作；
4.承担相关技术领域的探索与储备。
任职要求：
1.大学本科以上学历，熟练掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各种常用数据结构及算法，对linux下的网络数据库开发有足够经验；
3.有2年以上C++实战经验者优先；
4.有大数据挖据方面经验和技能者优先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善于与其他部门的成员沟通、协作。
还有一个招聘要求是：
岗位职责：
1、理解并挖掘用户需求，进行数据建模；
2、利用专业统计、分析工具从海量数据中总结规律、挖掘潜在价值，提供决策依据。
任职要求：
1、数学类、统计类、计算机类、人工智能类相关专业本科及以上学历，2年左右专职数据分析、挖掘经验，优秀的应届硕士也可；
2、良好的数据敏感性，善于从海量数据中提取有效信息进行分析挖掘和建模；
3、熟练掌握任一种分析工具，例SPSS、SAS、R语言、MatLab；
4、熟悉数据库技术，如oracle、SQL、MongoDB；
5、对于数学建模、数据挖掘、Hadoop大数据有经验者优先。
我想，你看到这，应该是对数据分析工程师有了非常明晰的看法，好好加油ba !
C. 大数据应用工程师前景怎么样
主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。现在正处于大数据的发展初步阶段，未来的就业情况会更加广阔
D. 大数据工程师职业前景到底有多好
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。因此也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
E. 大数据应用工程师以后工作前景怎么样
你好，想要成为大数据工程师，肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面回的输入。只要掌握了真答正的的技术，以后各方面的发展都会非常不错，有一定的Java编程基础，学大数据会更容易一些。
如果想入大数据行业，却苦于自己没有基础，担心自己学不会，可以选择专业的学习，千锋的很不错，一般学习费用在2W左右，也有线上的相关学习。零基础学习并不可怕，一般4-6个左右的时间，只要你肯努力，一切都不是事。
F. 大数据工程师就业的现状和前景如何
大数据工程师因为稀缺被很多知名企业高价聘请，因为技术的魅力深受国家的版重视，对于2019年的大数权据就业发展前景是一直被人们看好的。就目前来看大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级，以后的发展前景更是一片光明。大数据目前行业发展迅速，人才紧缺。2018年人民日报发文称：大数据人才需求180万，目前从业只有30万，人才缺口达到150万，这也是为什么大数据工资都如此之高的原因。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头迅猛，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
G. 大数据应用工程师前景如何
首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
原因是：近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
H. 大数据工程师未来工作发展趋势是什么
大数据是国家扶持来的产业自。政府政务公开需要大数据支撑。互联网巨头都在涉足大数据，某公司还专门挖掘出一座山头存储数据。很多公司都在联合专业公司存储商业数据。各行业都认识到大数据是产业智能化、自动化、精准化、个性化的基础。
大数据人才需求很大。部分院校开设了大数据专业，很多社会培训机构也在针对性地培训大数据人才，就是因为现在大数据是供不应求的专业。专业主要包括在数据采集、数据存储、数据挖掘、数据应用、算法设计等，任何一个方向都有不同的就业环境。
I. 大数据工程师好做吗
大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大回数据工程师分为四个答具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。
大数据工程师是做什么的？
分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。
在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护等。
J. 大数据工程师职业到底有多吃香
“一代新人换旧人”，大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问，对于未来，大数据必定会带来崭新的格局。从移动支付到共享经济，从万物互联到智慧城市，从大数据这一概念被初步接受，到刷屏的年度账单、听歌报告，大数据所创造的价值正在一步一步体现。
互联网、金融、电信、医疗、交通、民生，各行业都开始进行大数据应用，大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。大数据工程师究竟是个什么神仙职位呢?先让我们来了解一下大数据是什么。
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
在大数据行业中有很多领域;通常来说它们可以被分为两类：大数据工程，大数据分析。这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。
数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取;数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。
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