❶ 大數據工程師就業現狀和前景如何

【導讀】隨著大數據的普及商用化，很多人說大數據工程師會在35歲失業，那麼是真是假呢?今天我們就來對現行的大數據工程師就業現狀和前景做個簡單分析，希望對大家有所幫助。

從現在的市場環境情況看，大數據工程師不會失業，並且沒有減少反而越來越多了，因為使用大數據的公司越來越多。提問者擔心的是搭建大數據平台的工作都沒了，大數據工程師還干什麼?其實現實中大數據工程師並不是在搭建平台這個殼，而是在搭建平台上的數據內容。

早期的大數據工程師

可能在提問者的意識里認為大數據工程師熟練掌握各種分布式系統原理，順手就寫一個maprece程序來計算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各種架構原理，然後在集群遇到問題迅速調參數進行修復。能用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data
pipeline的方式實現大數據平台。這種確實是在還沒有商業數據平台的時候大數據工程師的日常工作。總結主要工作：

維護hadoop等分布式平台，特別是在遇到系統高峰時能穩定系統完成數據加工需要比較深的分布式系統設計原理

根據業務發展使用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data pipeline，從數據採集，同步到加工(即所謂的ETL工作)

搭建分析師、運營和產品經理等大數據查詢和提數平台

搭建大數據報表展現系統

在商業大數據平台上工作的大數據工程師

但是大數據商業平台出來後，和雲上的組件打通後形成了閉環(特別是阿里雲上的RDS可以直接導入數據到MaxComputer中)，比如原來至少需要一個調度平台(haoop時代)來調度數據引擎上的腳本，以完成數據從業務庫同步到大數據平台，再調度完成後面的各種計算任務。這在以前至少需要一個調度平台，大數據平台，數據同步系統。但是現在全部都集成在一起來，且分布式系統放在雲上會形成了資源彈性網路，避免了因數據的峰值而造成的高難度維護工作也基本不需要了。其他的查詢、取數和展現系統雲上也都齊全，直接用就行。

從上面可以看出原來的大數據工程師的工作，基本上被簡化只剩下了數據加工部分了。

加工數據一開始的時候都是需要寫maprece程序，並且需要很了解hadoop系統，防止寫出爛程序，導致出現數據傾斜，沒加取數范圍限制等問題，導致一個任務堵塞整個集群。這個階段確實需要專業的工程師來干，但是後來出現了hive，直接降級成了業務同學也能用的SQL。而且商業大數據平台會做大數據平台執行引擎，對爛腳本的優化做了很多，防止很絕大部分的問題，更不會出現上面的問題了。實際上現在大部分的數據工程師90%的時間都在用SQL。是真的不怎麼需要了解底層原理。

這也說明大數據工程師的范圍縮減了很多，基本只剩下了設計數據模型做基礎的數據加工。這部分難度也不再是腳本的編寫，而是數據模型的架構質量，這時候要求的是對業務的熟悉程度和數據模型的知識。所以漸漸的大數據工程師開始兼並了一些數據分析師的工作，來設計各種業務指標。甚至有時候運營需要的指標體系都是大數據工程師直接出的了。但是反過來數據分析不能做數據工程師的工作，因為有數據建模技術壁壘和復雜數據加工技術壁壘。

結論

當一個職位的難度系數下降後，它就會橫向發展兼並上下游的職位的工作，最終那個難度系統最大的職位會留下，其他的出局。

所以從上面的論述，我認為普通的大數據工程師崗位不會減少，並且以後可能會兼並了數據分析師，但是長期可能會被演算法工程師給兼並。原來掌握分布式系統開發的工程師規模縮減，並單獨出來形成分布式系統工程師，在那些做商用大數據平台公司中繼續開發。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於大數據工程師就業現狀和前景的相關內容，希望對大家有所幫助。

❷ 大數據的前途怎麼樣

大數據應用：
大數據是近年來的熱門，應用范圍非常廣，大數據的發展前景很被看好。大數據的應用也從早期的數據密集型行業(例如電信、金融、能源、科研、互聯網)，逐步向非數據密集型行業擴張。
我國行業大數據總體發展水平較好，在各行業都有應用。其中，金融大數據、政務大數據的應用水平極高，同時交通、電信、商貿、醫療、教育、旅遊等行業大數據的發展水平也有顯著提升。未來3到5年人才缺口達150萬之多，供需嚴重不平衡，崗位需求遠大於大數據人才的人才輸出。
大數據就業情況：
大數據的崗位可以分為三大類：大數據系統研發人員、大數據應用開發人才和大數據分析人才。大數據薪資的多少，一是取決於自己的技術實力，還有就是自己的機遇。
在大數據人員選擇就業的方向中，最普遍同時需求也大的是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。當前整個IT行業對於大數據人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。
當前醫療行業、能源行業、通信行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業都可以從其數據的採集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，而提供大數據基礎設施的企業、大數據軟體技術服務的企業、行業大數據內容咨詢服務的企業都將從大數據的廣泛應用而得到迅速發展

❸ 大數據應用工程師以後工作前景怎麼樣

你好，想要成為大數據工程師，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面回的輸入。只要掌握了真答正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯，有一定的Java編程基礎，學大數據會更容易一些。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。

❹ 做大數據開發工程師有前途嗎

由於大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，高端人才更是企業爭搶的對象。至2025年中國數據專人才缺口將達到屬200萬，但數據人才的供給卻嚴重不足，所以薪資待遇也很好。
影響你薪資的最主要是你的專業水平，以及工作能力，在技術崗位上，都是靠技術吃飯的，你得有拿得出手的能力。
大數據當前正處在落地應用階段，大數據工程師未來的發展空間還是比較大的，薪資待遇在IT行業一直算是比較靠前的，從事大數據相關工作是個不錯的選擇。

❺ 大數據應用工程師前景如何

首先，必須要肯定的一點是：大數據技術與應用專業或相關專業就業前景相當廣闊。
原因是：近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；2、大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。

❻ 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。

❼ 大數據工程師職業前景到底有多好

2016年，我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，技術創新取得明顯突破，大數據應用推進勢頭良好，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。2017年，大數據產業發展迎來「黃金期」，產業集聚將進一步特色化發展，大數據融合應用進程加速，為做大做強數字經濟、帶動傳統產業轉型升級提供新動力。
趨勢一：政策環境持續優化，產業發展將迎來「黃金期」
隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實，大數據產業發展環境將進一步優化，社會經濟各領域對大數據服務需求將進一步增強，大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現，產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。
趨勢二：大數據產業集聚，將呈現特色化發展
大數據綜合試驗區建設是國家統籌推進大數據產業發展的重要舉措。2016年，國家對大數據產業區域發展進行整體規劃布局，共計批復了8個國家大數據綜合試驗區建設。2017年，隨著8大國家大數據綜合實驗區建設不斷加快，產業發展將推動形成特色領域。圍繞京津冀和珠三角跨區域類綜合試驗區，將更加註重數據要素流通，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移，促進區域一體化發展。結合地方產業發展和應用特色，大數據產業集聚區和大數據新型工業化產業示範基地建設也將持續推進。
趨勢三：大數據與人工智慧、雲計算、物聯網，等技術的融合創新將更加深入
網路信息技術領域是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地。大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術是最典型的網路信息技術，創新驅動是其發展的原動力，新興技術間的融合創新更是產業發展的主基調。2017年，大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，雲計算與人工智慧將深刻地融入數據分析體系，融合創新將會不斷地涌現和持續深入。
趨勢四：工業大數據對智能製造的，賦能效應將進一步釋放
在《大數據產業發展規劃2016-2020年》中，提出了深化工業大數據創新應用的重點任務和實施工業大數據創新發展工程，加快工業大數據基礎設施建設，推進工業大數據全流程應用，培育數據驅動的製造業新模式。2017年，隨著《國務院關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見》、《大數據產業發展規劃2016-2020年》等政策規劃的落地實施，我國將進一步深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據中心，實施工業大數據應用示範工程，工業大數據對智能製造的賦能效應將進一步釋放。
趨勢五：大數據安全和數據跨境流動，將成為國家和社會關注的焦點
數據資源作為信息社會的重要生產要素、無形資產和社會財富，成為一個國家的基礎性戰略資源。近年來，由於數據在網路空間傳播迅速，且當前技術手段和行政手段都無法對其實施有效監管，使得大數據安全問題和數據跨境流動安全風險日益加劇。2016年，國家和地方大力推動大數據安全創新發展。2017年，隨著《中華人民共和國網路安全法》及相關配套細則的正式實施，大數據安全的市場空間將進一步釋放，政府和企業在大數據安全技術、產品和服務創新方面的投入進一步加大；國家大力推進雙邊區域性跨境數據流動合作，建立國家間數據流通保護的協調機制，參與數據跨境流動國際標准和規則制定的積極性將不斷提高。

❽ 大數據專業就業前景怎麼樣

如果你是來合格的大數據開發技術自人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後就一定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。


目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，


因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，


而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，

因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；


應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；


還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；


所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

❾ 大數據開發工程師（北京）有前途嗎

北京的大數據開發工程師薪資很高：

❿ 大數據工程師就業的現狀和前景如何

大數據工程師因為稀缺被很多知名企業高價聘請，因為技術的魅力深受國家的版重視，對於2019年的大數權據就業發展前景是一直被人們看好的。就目前來看大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級，以後的發展前景更是一片光明。大數據目前行業發展迅速，人才緊缺。2018年人民日報發文稱：大數據人才需求180萬，目前從業只有30萬，人才缺口達到150萬，這也是為什麼大數據工資都如此之高的原因。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭迅猛，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20％至30％，且頗受企業重視。