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大数据有哪些职位?如何入门大数据工程师?

2019-01-07 14:14 达内java大数据培训

大数据有哪些具体的职位,应该如何进行入门学习?今天我们来看看具体分析。


首先,大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业,要学习大数据技术,但往往对大数据都是一知半解,我们来看看百度百科对大数据的定义:



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。


大数据的具体岗位

第一,先看看有哪些岗位,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


Java大数据薪资:


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


个人是建议从大数据工程师入手,从java基础开始学,毕竟编程基础是每个岗位都需要的,而且java的适用面是最广的,虽然现在python的势头很足,但相对java来说,python比较简单,只要java能熟练使用了,要学会python,两周的时间就没问题,从长远的职业规划来说,学习没有速成的方法,脚踏实地才是最重要的。


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