c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)
『貳』 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。
『叄』 大數據工程師和大數據開發工程師的職能有何區別
大數據工程師和大數據開發工程師兩者之間沒有區別。大數據工程師指的就是大數據開發工程師。大數據工程師（即大數據開發工程師）從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務。
4、設計、開發、集成、測試大數據軟硬體系統。
5、管理、維護並保障大數據系統穩定運行。
6、監控、管理和保障大數據安全。
7、提供大數據的技術咨詢和技術服務。
(3)c大數據開發工程師擴展閱讀：
大數據工程師（即大數據開發工程師）的技能要求：
1、精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發。
2、了解python/shell等腳本語言。
3、熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解。
4、有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。
5、有爬蟲系統開發經驗者優先。
『肆』 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位
大數據開發工程師，其實包括的具體的崗位很多，包括：
大數據開發工程回師、大數據架構工答程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師等等，都可以算是大數據開發工程師的范疇。
從定義上來說，研究和開發大數據採集、清洗、存儲及管理、分析及挖掘、展現及應用等有關崗位的從業者，都可以稱為大數據開發工程師。
『伍』 如何成為一個大數據開發工程師
大數據技術人員掌握的專業技能：
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、專Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷屬史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
『陸』 大數據分析開發工程師可以從事哪些工作這些崗位有需要做什麼
崗位舉例：
大數據工程師、大數據處理工程師、大數據分析挖掘工程師
崗位職責：
負責公司基於海量數據的雲服務平台的架構和研發；
根據業務規則與分析模型實現數據建模、數據挖掘提取、數據分析、數據展示工作，編制數據分析報告；
理解業務的方向和戰略，收集互聯網數據，並結合行業數據，開發有效的數據模型，根據用戶屬性，挖掘用戶需求；
通過用戶行為分析，為產品、流程改進和技術解決方案提供基於運營數據分析的支持；
『柒』 與大數據相關的工作職位有哪些
說個大概吧
大數據開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；
數據分析師：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；
數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等；
數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；
數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；
數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。
『捌』 大數據工程師和演算法工程師的區別是什麼
大數據挖掘工程師需要了解整套數據流入的過程，包括數據的接入、預處理，然後需要知道怎麼用數據解決實際的業務問題，說白就是想辦法讓數據產生價值。
他需要知道一整個數據到業務輸出的機制或者說是系統，可能涉及到復雜的演算法轉化，也可能只是簡單的規則轉化，或者多個模型的轉化組合輸出等等，他是一個比較全面而概括性定位。
而演算法工程師則不一樣，他們的職責我認為更純粹，他們需要知道如何把現實問題轉化為數學的模型，並且把模型調到極致，從而解決問題。所以，演算法工程師工作內容更單一，但是更專，需要更好的數學功底。
『玖』 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能
用人單位對於大數據開發人才的技能要求：
1. 精通Java技術知識，熟悉Spark、版kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用權設計及開發；
2. 了解python/shell等腳本語言；。
3. 熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解；。
4. 有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。
5. 有爬蟲系統開發經驗者優先。
『拾』 如何成為一名大數據開發工程師
隨著2017年大數據復應用的發展，大制數據價值得以充分的體現，大數據在企業和社會層面成為重要的戰略資源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長，薪資也隨著會增長，東時Java大數據學習課程從最基礎的java入門，linux，mysql，pythodn等等，零基礎也能學習。