『壹』 應屆生應聘大數據工程師,有機會嗎

應屆生應聘大數據工程師是否有機會?答案當然是有機會，但是你更應該注重基礎，像java語法、多線程、集合、jvm、網路、數據結構和演算法、linux、資料庫、web框架等。畢竟本科生哪怕是研究生，深入了解hadoop、spark、storm等大數據知識的機會不多，大多數大數據公司應該不會拿專業大數據知識來做面試的考量。

而且這些學習知識需要一定的硬體基礎，你到了公司接觸了項目學起來會很快的，當然學有餘力可以研究下。還有除了上面的一些基礎，常用數據挖掘演算法也得了解下，熟悉數據挖掘的一些流程。說了這么多，基礎還是很重要的。

同時，學歷是個敲門磚，但是實力也是個敲門磚。

尤其是很多大公司，真的還是拿實力說話，所以，雖然學歷非常重要，但是如果你改變不了或者也不想去改變學歷，那就拿實力來說話。剛畢業的人，有什麼東西能夠證明自己呢?應聘技術崗，那你就在技術方面展現自己的專業技能，外加大學這4年來自己的一些比較成功的事情，這都是加分項。

有關應屆生應聘大數據工程師對否有機會的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對互聯網大數據有著濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於大數據、數據分析師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『貳』 一般找大數據工程師有關hadoop的工作怎樣找

首先你要整理自己的簡歷，工作經驗、技能都列出來，准備好筆試面試，然後投簡歷就好了。

投簡歷的時候，可以進行篩選，關鍵詞可以寫大數據和hadoop。有些網站不能篩選，你就選應聘大數據職位，投遞的時候看看公司是否找hadoop的。投簡歷有幾下途徑：

  1. 在智聯招聘、前程無憂上海投簡歷；

  2. 在拉勾網進行申請；

  3. 在BOSS直聘上聊天找工作（實際上也都是HR在跟你聊天）；

  4. 在獵聘網發布你的求職信息。

『叄』 大數據工程師的職業發展前景如何

我們都知道，大數據現在是非常火熱的，基本上是人盡皆知，很多人也都非常想加入這個行業，成為一名優秀合格的大數據工程師。從目前的情況來看，由於現今大市場環境下大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才（既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗），這也就為那些正在成為大數據工程師的朋友提供了一個很好的職業稀缺環境。那麼大數據工程師的職業發展前景具體如何呢？
大數據工程師的前途還是很明朗的，成為大數據工程師如果有相關方面的經驗的話還是比較簡單的。目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
大數據工程師在薪酬待遇也是很有優勢的，可以說，大數據工程師在IT類職業中比較稀缺的，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高很多。
在職業發展路徑上，由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
關於大數據工程師的職業發展問題小編就為大家介紹這么多。可以看到，大數據工程師未來的發展前景還是非常美好的，並且薪資待遇也非常的好，這也是為什麼這么多人爭相加入到這一行業中的重要原因之一。如果大家心存志遠的話，可以選擇大數據工程師作為自己職業生涯的長遠規劃哦。

『肆』 分析如何成為一名大數據開發工程師

1、認識大數據

大數據開發工程師，首先你得熟悉關系型資料庫，比如Oracle或者MySQL，熟悉之後，有利於數據倉庫的開發；再次熟悉Hadoop，這個都是現在大數據領域中用的最多的一個技術，它的HDFS可以實現分布式存儲，Yarn是一個優秀的資源調度框架

2、大數據所需技能要求

必須掌握的技能：

Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

『伍』 大數據行業有哪些工作機會，招聘的崗位技能有哪些

大數據主要有以下職位：
1）數據分析師Data analyst：指熟悉相關業務，熟練搭建數據分析框架，掌握和使用相關的分析常用工具和基本的分析方法，進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
2）數據架構師Data architect：對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。深入掌握如何編寫MapRece的作業及作業流的管理完成對數據的計算，並能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
3）大數據工程師Big DataEngineer：收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）；將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析；根據所需要的和專案分析商業決策。
4）數據倉庫管理員Data warehousemanager：指定並實施信息管理策略；協調和管理的信息管理解決方案；多個項目的范圍，計劃和優先順序安排；管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。
5）資料庫管理員Database manager：提高資料庫工具和服務的有效性；確保所有的數據符合法律規定；確保信息得到保護和備份；做定期報告；監控資料庫性能；改善使用的技術；建立新的資料庫；檢測數據錄入程序；故障排除。
6）商業智能分析員Businessintelligence analyst：就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息；進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致；使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶；綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議；維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法；及時的管理用戶流量的商業情報。
7）資料庫開發員Databasedeveloper： 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統；優化資料庫系統的性能效率；准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目；對資料庫系統進行空間管理和容量規劃；建立資料庫表和字典；參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目；執行數據備份和檔案上定期；測試資料庫，並進行錯誤修正；及時解決資料庫相關的問題；制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用；評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率；開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。

『陸』 現在大數據工作的薪資待遇怎麼樣

由於目抄前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才。因此很多企業會通過內部挖掘，所以薪資高那就不足為奇了。

大數據職業是現在均勻收入最高的職業，其從業人員均勻年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師均勻年薪一般在12萬元以上。現在剛畢業學員的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大數據相關工作經驗的學員，薪酬基本是15k-25k元的水平。如果就加米穀大數據零基礎班的學生的就業薪資來看，在成都的平均水平薪資在12k左右。

薪酬方面，以北京為例：北京2017年的薪酬，北京數據挖掘工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資工資30-50K；北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K；北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高工資無法確定。

『柒』 大數據工程師能做的兼職有哪些

【導讀】日常的數據分析師其實也是有多種類型的，有的是幫助企業進行數據的匯總，實現指標和數據的可視化，兼職比較好找，還有的是從事大數據或者商業分析的，一般會存在數據安全問題，因為機密性原因，所以一般不會有兼職人員，下面我們就來具體了解一下大數據工程師師能做的兼職有哪些?

1、數據分析師也分很多種，通常協助企業匯總數據，目標，數據可視化的作業，相對簡單找到兼職作業，而涉及到大數據分析或許商業分析，會有數據安全的問題，兼職作業不太簡單找。

2、最簡單的方法就是去網上搜索數據分析師兼職崗位，會有大量信息，可是需要你用心校對，避免上當受騙。要深化了解判別真假。

3、在正規的招聘網站上查找兼職作業，這類相對有保障，渠道會有一些企業資質要求。

4、去一些任務類網站尋找項目任務，或許將你的個人信息和數據分析案例發上去，等待有相應作業的企業或個人來找你。

5、最靠譜兒的方式是通過自己的人脈，讓身邊朋友給你推薦數據分析師的兼職作業。

6、價值最高的一種兼職，類似於創業。能夠通過編撰公眾號類的內容賬號，將專業知識進行內容積累，聚集情投意合的人，通過打賞，廣告費用將知識變現。

關於大數據工程師能做的兼職，就給大家介紹到這里了，其實大數據工程師兼職人員並不是很多，很多人本職工作可能有時都做不完的。

『捌』 大數據工程師干不過35

大數據工程師干不過35？這個真的有點道聽途說了，現在大數據技術人才的短缺，在互聯網圈裡越久，資歷越老，越受歡迎。無論是對編程的深入研究，還是對大數據技術的深有體會，都將是每個企業不可多得的人才。
供需嚴重不平衡，崗位需求遠大於大數據人才的人才輸出。尤其是全棧大數據人才更是少之有少。前程無憂大數據崗位搜索，共29854個職位滿足條件；智聯招聘大數據崗位搜索，共27627個職位滿足條件；獵聘網大數據崗位搜索，共1000+個職位滿足條件；拉勾網大數據崗位搜索，共500+個職位滿足條件。
看到網上很多人都在傳，程序員35歲就失業了，其實我很不贊同這個說法，被淘汰的永遠是那些不思進取的人，不單單是程序員，更多的行業都是，如果你已經35歲了，技術卻不如剛剛畢業兩年的年輕人，試想一下：如果你是老闆，會怎麼實現這個淘汰制呢？相反，如果你的技術一直是不斷提升，跟年輕人的技術直接拉開了距離，那你的價值將是公司的一大財富，沒有哪一個公司會輕易損失這樣的財富。
更何況是大數據學科，實話說，現在大數據是一個技術趨勢，很多編程程序員都紛紛學習大數據技術，有了一定技術經驗的程序員繼續學習大數據，首先年齡也是不小了，如果35歲就會被淘汰，那為什麼還要苦苦掙扎跳進大數據的圈子呢？！

『玖』 大數據工程師未來職業規劃

想了解數據分析工程師的職業規劃或學習計劃，由此來提升自己的技能和專業知識，我覺得最准確最有針對性一個方法就是查閱招聘崗位的工作要求，這樣我們就可以有的放矢地好好專研自己的學習。我們看一下以下這條招聘要求：
1.負責大數據平台的規劃、分析、設計工作，把握整體架構，進行相關技術方案文檔的撰寫；
2.負責大數據平台的部署、開發、維護工作；
3.與BI分析人員協作，完成面向業務目標的數據分析模型定義和演算法實施工作；
4.承擔相關技術領域的探索與儲備。
任職要求：
1.大學本科以上學歷，熟練掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各種常用數據結構及演算法，對linux下的網路資料庫開發有足夠經驗；
3.有2年以上C++實戰經驗者優先；
4.有大數據挖據方面經驗和技能者優先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善於與其他部門的成員溝通、協作。
還有一個招聘要求是：
崗位職責：
1、理解並挖掘用戶需求，進行數據建模；
2、利用專業統計、分析工具從海量數據中總結規律、挖掘潛在價值，提供決策依據。
任職要求：
1、數學類、統計類、計算機類、人工智慧類相關專業本科及以上學歷，2年左右專職數據分析、挖掘經驗，優秀的應屆碩士也可；
2、良好的數據敏感性，善於從海量數據中提取有效信息進行分析挖掘和建模；
3、熟練掌握任一種分析工具，例SPSS、SAS、R語言、MatLab；
4、熟悉資料庫技術，如oracle、SQL、MongoDB；
5、對於數學建模、數據挖掘、Hadoop大數據有經驗者優先。
我想，你看到這，應該是對數據分析工程師有了非常明晰的看法，好好加油ba !

『拾』 大數據工程師好做嗎

大數據工程師有不少細分方向，不同的方向需要具備不同的知識結構，通常情況下大回數據工程師分為四個答具體的工作領域，分別是大數據底層平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。

大數據工程師是做什麼的？

分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。

在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護等。