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大数据工程师就业指南让你轻松搞定面试

  • 发布:大数据培训
  • 来源:大数据职场
  • 时间:2019-01-08 14:41

数据工程师就业指南让你轻松搞定面试,首先,大数据的定义是什么?大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据工程师就业

来抓重点,常规的软件工具处理不了的,就必须要用新的技术,那能解决以上问题的技术就是大数据技术。

大数据的技术是一个技术群落,想全部学习短期内是不现实的,那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习,我们得了解大数据行业里,有哪些岗位,我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据,如何有侧重点的来学习。

先看看大数据开发具体有哪些岗位,当然大公司会分的比较详细,中小企企业相对要求会全面一些先看看如下这幅图,图没有很详细,我再做解答

我们从整个数据项目的业务流程出发,(以上所有岗位都对编程有要求,所以编程基础是必不可少的)

第一, 大数据工程师

众所周知,在没有大数据以前,行业应用已经非常成熟了,最早大家只关注功能的实现,接着重视前台的界面,前端工程师因此火了一段时间,因为以前数据量不大,所以在功能上并不重视,由于移动互联网的发展,数据量非常庞大了,这个时候单机服务器不能解决问题,那么分布式集群就出现了;

大数据工程师的职责就是搭建大数据平台,所以从上图可以得知,大数据工程师,需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的),所以,今后想从事该岗位的,那么学习的路线图如下

java基础----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark

第二, 算法工程师

该岗位零基础的小伙伴就请止步吧,更适用于数学专业的研究生及以上学历,对数据基础要求比较高。

第三,数据挖掘工程师

建议从python入手,毕竟python里面有大量的数据科学的包,也有pyspark,直接从spark里面调数据,不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala),学习的路线如下:

python基础—python web(强化编程基础)–数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)–python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习

第四, 数据分析师

该岗位对数学基础要求不高,但对综合素质要求非常高,能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础,建议学习python,能熟练使用相关的工具,如excel,sas、spss等,能写漂亮的文章做PPT就行,数学基础不好的女生可以建议走该方向。

学习路线:python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas

第五, 大数据可视化

该岗位需要前端的相关基础,大数据运维工程师,也不多做介绍了。

根据以上的岗位介绍,对自己做一个整体的规划。

感谢大家阅读由大数据职场分享的“大数据工程师就业指南让你轻松搞定面试”希望对大家有所帮助,了解更多专业课程培训内容请关注达内大数据培训机构官网。

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