数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。
大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。
在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是占据着非常重要的位置。从2005年Hadoop项目诞生开始，到如今发展到相对成熟稳定的阶段，Hadoop技术在大数据处理当中的重要性无疑是值得关注的，很多企业也在招聘Hadoop数据工程师。那么大数据Hadoop技术好学吗，下面我们先来了解一下。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 [今日3篇文章] 1.回顾：十大重要的脑科学研究 2.谁能做大数据工程师? 3.机不可失，阿里招聘啦！ 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。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那
问题导读： 1.大数据工程师需要做什么？ 2.需要具备怎么样的能力？ 3.以后的发展怎么样？ 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。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、
这可能是未来最具发展潜力的职业之一，我们从职场角度为你解读如何成为大数据工程师，以及它的职业发展。 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
大数据时代的到来，大数据也吸引了越来越多的关注，越来越多的人选择学习大数据在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据逐步为人类创造更多的价值
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。 这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师这个职业在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。
大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。 国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的
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。
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面的表面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
导 读 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。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市
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。这群人在国外被叫做数据科学家（Data
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。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专
作为新一轮的技术热点，大数据所受到得到关注是空前的，并且在这两年的发展当中，企业对于大数据的重视程度还在进一步上升，企业基于大数据业务开展所需要的相关岗位人才，也进一步上升。那么培训出来大数据就业前景及工资怎么样，今天我们来详细了解一下。 行业当中早期的大数据从业者，其实很多也并非是大数据科班出身，因为国内的大数据专业，其实是在2016年才首次获批设立。所以行业当中已有的大数据人才，很多人也是从其他的开发方向上转过来的。
大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。
在大数据和人工智能行业，有众多与数据相关的岗位，名目繁多：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称，都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类：数据分析师、大数据工程师和算法工程师，并从工作内容和技能要求来做一下分析，帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家，这部分人均为名校博士，全世界可能只有几千个，他们可以轻轻松松年薪百万，是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作，都是工作在找他们。
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。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
PPV课大数据 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。 这群人在国外被叫做数据科学家，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 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
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
一般我们把数据科学与大数据领域的角色分成4类：数据架构师、数据分析师、数据科学家、数据工程师。以下是热门的大数据岗位：
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢？
很多想入门大数据的人一直处于迷茫阶段，不知道自己该不该转行学习大数据，不知道自己是否要转大数据。
随着大数据时代的到来，【这次国~家~教~育~部的改革要动真格了】，JAVA程序员们仅有的一点点竞争力很快就不复存在，为什么这么说呢？
大数据行业作为IT行业中的“大熊猫”，他就像这个行业冉冉升起的新星。当然也正是由于它还处于萌芽阶段，所以在这个领域会出现很大的人才缺口。我们通过整理一些这个行业大数据专家的观点，使想要从事大数据行业的你更加清晰明了。
新一轮毕业季即将到来，就业问题又将成为讨论的热点，今年会是大学生们就业的春天吗？据权威数据显示，2015年全国普通高校毕业生人数达到749万，2016年全国普通高校毕业生人数达到765万，2017年的毕业生总人数再创新高，达到700万。大学生们面临的就业形势依然严峻，就业的春天不会来临。 那么毕业生们应该怎么做呢？我们先来分析下就业形势。 在全国仅34%企业招聘活动保持稳定的现状下，每年毕业的大学生人数正在不断的上涨，一个岗位可能存在上百的竞争者。 在这样残酷的就业环境下，求职者更应该找好自己的方向。土木
最近总有同学咨询大数据专业可以考的证书的问题。目前来看，大数据面试更注重的是工作经验，以及对大数据专业知识的掌握程度。大数据是一门特别注重实践的学科，所以还是建议大家将实践放在首位，在本地搭好大数据集群好好的练一练。
如今，大数据的潜入已经开始在日益的改变着各行各业以及我们的生活，同时大数据已经开始广泛的应用于电网运行及优质服务等等各大领域，并且它也正在日益改变着各行各业的生产生活，最重要的是它还引领了大部分大数据人才的变革。但是，对于我们来讲，大数据这个行业就业前景怎么样呢？这对于迷茫的我们来说其实是一个非常重要的信息。
缘起 之所以有这个话题，是因为周末加班中午吃饭与一个同行朋友聊起了这个话题，之后再细细地结合一些其他接触的东西，确实是有些感触的。
进入大数据时代，我国的互联网环境已经面临着重新洗牌的局势，这对于企业来讲，是机遇，这对于想要转型的程序员来讲也更是一个可遇而不可求的机遇。
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
单单提起java或者大数据，很多人对此都一目了然，但对于Java大数据这样一个新鲜名词，多少有些疑惑。那java和java大数据学习的内容是一样的吗？两者有什么区别呢？今天就从java和java大数据的以下方面谈谈两者的区别。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
大趋势下，传统工科专业的就业，比如说机械、生化环材等专业，因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面，常常被诟病，很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向，毕竟不易，今天我们就来聊聊，从传统工科到大数据，怎么进行学习规划。
马上就是金九银十啦，今年这届应届毕业生，依然还是从前的味道~为啥这么说，我们先来看一份2023年的期望就业的排行：
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
大数据领域包含哪些职位？ 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。对应技能为下图中粉色圈。 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。对
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。尤其BAT等一线互联网公司每天处理的数据量都是TB级别。大数据部门已成为这些企业的核心部门，数据已成为企业最核心的资产。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点
1. 快速查询 全量查询 2. 数据存储 量大 文件大 3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】 4. 实时计算 最新数据 5. 数据挖掘 新价值
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？
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