大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師以后可以從事哪些崗位？

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師可以從事以下崗位：

1. 大數(shù)據(jù)工程師：負責搭建大數(shù)據(jù)平臺、開發(fā)和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫。

2. 數(shù)據(jù)架構師：負責設計和管理企業(yè)的數(shù)據(jù)架構，確保數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的完整性和一致性。

3. 數(shù)據(jù)倉庫架構師：負責設計和開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫，使商業(yè)智能系統(tǒng)從中獲取可靠數(shù)據(jù)以支持業(yè)務決策。

4. 數(shù)據(jù)科學家：利用數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計技術幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的重要信息，提供商業(yè)洞察。

5. 機器學習工程師：建立機器學習系統(tǒng)以自動化數(shù)據(jù)分析和預測，提供高效率和精度。

6. 數(shù)據(jù)分析師：負責分析和解釋數(shù)據(jù)，評估業(yè)務決策并提供指導建議。

7. 數(shù)據(jù)治理專員：開發(fā)和執(zhí)行數(shù)據(jù)治理策略，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和信息安全。

8. 數(shù)據(jù)質(zhì)量工程師：負責創(chuàng)建和執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和驗證規(guī)則，保證數(shù)據(jù)準確性和完整性。

9. 數(shù)據(jù)基礎架構工程師：管理和優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施的表現(xiàn)和可靠性，以支持各種業(yè)務用例。

10. 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理員：監(jiān)測和維護大數(shù)據(jù)平臺性能，并對系統(tǒng)中的錯誤進行排除，確保系統(tǒng)滿足業(yè)務需求。

大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向?

很多大學生不想畢業(yè)即失業(yè)，看中了大數(shù)據(jù)的前景。都想報考大數(shù)據(jù)來進行提升自己，而很多學員對于其就業(yè)方向不是很了解。1 2 5在職研究生先來給大家分析一下大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向，具體如下：

1、Hadoop開發(fā)工程師

Hadoop是一個分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數(shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數(shù)據(jù)處理。

2、數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師

做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學知識，基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。

大數(shù)據(jù)工程師的日常工作內(nèi)容有哪些?

1 寫 SQL （很多入職一兩年的大數(shù)據(jù)工程師主要的工作就是寫 SQL ）

2 為集群搭大數(shù)據(jù)環(huán)境（一般公司招大數(shù)據(jù)工程師環(huán)境都已經(jīng)搭好了，公司內(nèi)部會有現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)平臺，但我這邊會私下搞一套測試環(huán)境，畢竟公司內(nèi)部的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)權限限制很多，嚴重影響開發(fā)效率）

3 維護大數(shù)據(jù)平臺（這個應該是每個大數(shù)據(jù)工程師都做過的工作，或多或少會承擔“運維”的工作）

4 數(shù)據(jù)遷移（有部分公司需要把數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)遷移到大數(shù)據(jù)集群中，這個是比較繁瑣的工作，吃力不討好）

5 應用遷移（有部分公司需要把應用從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數(shù)據(jù)平臺上，這個過程也是非常繁瑣的工作，無聊，高度重復且麻煩，吃力不討好）

6 數(shù)據(jù)采集（采集日志數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)，這個涉及到各種格式的轉換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）

7 數(shù)據(jù)處理
7.1 離線數(shù)據(jù)處理（這個一般就是寫寫 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其實和第一點有點重復了）
7.2 實時數(shù)據(jù)處理（這個涉及到消息隊列，Kafka，Spark，F(xiàn)link 這些，組件，一般就是 Flume 采集到數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 然后 Spark 消費 Kafka 的數(shù)據(jù)進行處理）

8 數(shù)據(jù)可視化（這個我司是用 Spring Boot 連接后臺數(shù)據(jù)與前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數(shù)據(jù)平臺這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平臺）

10 數(shù)據(jù)中臺開發(fā)（中臺需要支持接入各種數(shù)據(jù)源，把各種數(shù)據(jù)源清洗轉換為可用的數(shù)據(jù)，然后再基于原始數(shù)據(jù)搭建起寬表層，一般為了節(jié)省開發(fā)成本和服務器資源，都是基于寬表層查詢出業(yè)務數(shù)據(jù)）

11 搭建數(shù)據(jù)倉庫（這里的數(shù)據(jù)倉庫的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數(shù)倉的工具，數(shù)倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個層級只是邏輯上的概念，類似于把表名按照層級區(qū)分開來的操作，分層的目的是防止開發(fā)數(shù)據(jù)應用的時候直接訪問底層數(shù)據(jù)，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少 內(nèi)存 和 CPU 的開銷，分層后磁盤占用會大大增加，磁盤不值錢所以沒什么關系，分層可以使數(shù)據(jù)表的邏輯更加清晰，方便進一步的開發(fā)操作，如果分層沒有做好會導致邏輯混亂，新來的員工難以接手業(yè)務，提高公司的運營成本，還有這個建數(shù)倉也分為建離線和實時的）

總之就是離不開寫 SQL ...