大數據工程師需要做什么工作？大數據(ju)開發(fa)負責公司(si)大數據(ju)平臺產品的(de)(de)技術工作(zuo)，如需求分(fen)(fen)析、架(jia)構設(she)計、研發(fa)、性能分(fen)(fen)析等(deng)；提高Hadoop集群的(de)(de)高可用、高性能、高擴展特性；海量數據(ju)的(de)(de)導入和(he)優化；管(guan)理和(he)改進各種文件和(he)其他工作(zuo)。
大數據(ju)(ju)工程師需要具備良好(hao)的(de)溝通能力、出色的(de)分析和(he)解(jie)決(jue)問題的(de)能力；強(qiang)烈的(de)進取(qu)精神(shen)和(he)團隊合作精神(shen);和(he)數據(ju)(ju)庫系統的(de)基(ji)本理論知(zhi)識(shi)。數據(ju)(ju)工程是一項戰略(lve)性工作，其職責包括(kuo)構建(jian)高性能算法(fa)、預測模型和(he)概念驗證，以及開(kai)發(fa)數據(ju)(ju)建(jian)模和(he)挖掘所需的(de)數據(ju)(ju)集流程。
大數據工程師需要做什么工作？
1、負(fu)責大(da)數據領域的(de)場景(jing)化解決方案(an)開發及相(xiang)關模塊測試；
2、負責核心功能需求分析和設(she)計、編(bian)碼、單元測試和功能交付；
3、參與數據平臺的設(she)計與開發(fa)，構建(jian)高效(xiao)穩健的數據計算(suan)系統(tong)，保障高可用、穩定(ding)、低延遲的優質服務體驗(yan)；
4、負責(ze)大數(shu)據(ju)平臺(tai)服務組件的建設和維護，優(you)化現有技(ji)術(shu)框架(jia)，形(xing)成可配(pei)置、可復用(yong)的數(shu)據(ju)技(ji)術(shu)能力；
5、通過數據(ju)模型跟蹤分(fen)析業務(wu)結(jie)果，為(wei)業務(wu)提(ti)出(chu)優化解決(jue)方案；
6、深度參與大(da)數據Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平臺等組件(jian)的開發(fa)、交付和解決方案(an)支持；
7、探(tan)索(suo)云服(fu)務實現的前沿技術，負責大數據服(fu)務的架構設計(ji)、開發、測試和運維。
成為一(yi)名大數據(ju)工程師是一(yi)個與跨學(xue)科團隊合作的(de)機會(hui)，與數據(ju)架(jia)構師、建模師和 IT 專家密切合作以實(shi)現不同的(de)項(xiang)目(mu)(mu)目(mu)(mu)標。學(xue)習云計(ji)算、編碼技能(neng)和數據(ju)庫設(she)計(ji)的(de)基(ji)礎知(zhi)識是數據(ju)科學(xue)職業生涯的(de)起點;比較測試綜合能(neng)力：
編碼(ma)：熟練掌握(wo)編碼(ma)語(yu)(yu)言(yan)對于這(zhe)個職位至關重要，并系統地(di)學(xue)習和(he)練習這(zhe)些(xie)技能。常見的編程語(yu)(yu)言(yan)有SQL、NoSQL、Python、Java、R、Scala。
關(guan)系和非關(guan)系數據(ju)庫：數據(ju)庫是最(zui)常見的(de)數據(ju)存(cun)儲解決方案之一。您應該熟悉關(guan)系和非關(guan)系數據(ju)庫以及(ji)它們的(de)工作原理。
ETL(提(ti)取(qu)、轉換和加(jia)載(zai))系統：ETL 是將數(shu)據從數(shu)據庫和其他來(lai)源移動(dong)到單個存儲庫(例如數(shu)據倉庫)的過程。
數(shu)據(ju)存儲：并非所有類型的數(shu)據(ju)都應該以相(xiang)同的方式存儲，尤其是在涉及大數(shu)據(ju)時(shi)。例如，當您(nin)為公司(si)設計數(shu)據(ju)解(jie)決方案時(shi)，您(nin)會想(xiang)知道何時(shi)使(shi)用海量數(shu)據(ju)和數(shu)據(ju)倉庫。
自(zi)動(dong)化(hua)和(he)腳本：自(zi)動(dong)化(hua)是處理大數據的必要部分，因為組織能夠收(shou)集大量信息。您應該(gai)能夠編寫腳本來自(zi)動(dong)執行重(zhong)復(fu)性任務(wu)。
機器學(xue)習(xi)：雖然機器學(xue)習(xi)更(geng)多地是數據科學(xue)家關注的焦點(dian)，但掌握基本概念(nian)可以幫助您(nin)更(geng)好地了解團隊中數據科學(xue)家的需求。
大數(shu)(shu)據(ju)工具：數(shu)(shu)據(ju)工程師不僅僅使用常(chang)規數(shu)(shu)據(ju)。他們通常(chang)負責管理大數(shu)(shu)據(ju)。工具和(he)(he)技術在不斷發(fa)展，并且因公司而(er)異，其中一(yi)些流行的工具和(he)(he)技術包括 Hadoop、Hive 和(he)(he) Kafka。
云計算(suan)：隨(sui)著公司(si)越來(lai)越多地將物理(li)服務器替(ti)換為云服務，您需要了(le)解云存儲和云計算(suan)。
數(shu)據(ju)(ju)安(an)全：雖然一些公(gong)司可能有專門的數(shu)據(ju)(ju)安(an)全團(tuan)隊，但許多大(da)數(shu)據(ju)(ju)工程師(shi)仍然安(an)全地管理和存(cun)儲數(shu)據(ju)(ju)，以防止數(shu)據(ju)(ju)丟失或被盜(dao)。
數(shu)據(ju)工(gong)程領域是(shi)一個不斷發展的領域，可能會使大數(shu)據(ju)工(gong)程師(shi)的角(jiao)色(se)復雜化(hua)。但它也提(ti)供了(le)更(geng)多的工(gong)作(zuo)機會。
可以(yi)擔任數(shu)據(ju)(ju)工(gong)程師(shi)(shi)、高級(ji)云數(shu)據(ju)(ju)工(gong)程師(shi)(shi)、高級(ji)數(shu)據(ju)(ju)工(gong)程師(shi)(shi)和大數(shu)據(ju)(ju)工(gong)程師(shi)(shi)等職位(wei)。
關于大數據工程師需要做什么工作就先介紹到這里，大數據工程師負責創建和維護支持數據世界中幾乎所有其他功能的分析基礎架構。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建建模、挖掘、獲取和驗證數據集合等流程。基本上，成為數據“構建者”是一個激動人心的時刻，如果你喜歡使用新工具并且可以跳出關系數據庫的框框思考，將處于幫助公司適應行業需求的主要位置。更多關于大數據培訓的問題，歡迎咨詢千鋒教育。千鋒教育擁有多年IT培訓服務經驗，采用全程面授高品質、高體(ti)驗培養(yang)模(mo)式，擁有國內一體(ti)化教學(xue)管理(li)及(ji)學(xue)員服務，助力(li)更(geng)多(duo)學(xue)員實現高薪夢想。
