『壹』 应届生应聘大数据工程师,有机会吗

应届生应聘大数据工程师是否有机会?答案当然是有机会，但是你更应该注重基础，像java语法、多线程、集合、jvm、网络、数据结构和算法、linux、数据库、web框架等。毕竟本科生哪怕是研究生，深入了解hadoop、spark、storm等大数据知识的机会不多，大多数大数据公司应该不会拿专业大数据知识来做面试的考量。

而且这些学习知识需要一定的硬件基础，你到了公司接触了项目学起来会很快的，当然学有余力可以研究下。还有除了上面的一些基础，常用数据挖掘算法也得了解下，熟悉数据挖掘的一些流程。说了这么多，基础还是很重要的。

同时，学历是个敲门砖，但是实力也是个敲门砖。

尤其是很多大公司，真的还是拿实力说话，所以，虽然学历非常重要，但是如果你改变不了或者也不想去改变学历，那就拿实力来说话。刚毕业的人，有什么东西能够证明自己呢?应聘技术岗，那你就在技术方面展现自己的专业技能，外加大学这4年来自己的一些比较成功的事情，这都是加分项。

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『贰』 一般找大数据工程师有关hadoop的工作怎样找

首先你要整理自己的简历，工作经验、技能都列出来，准备好笔试面试，然后投简历就好了。

投简历的时候，可以进行筛选，关键词可以写大数据和hadoop。有些网站不能筛选，你就选应聘大数据职位，投递的时候看看公司是否找hadoop的。投简历有几下途径：

  1. 在智联招聘、前程无忧上海投简历；

  2. 在拉勾网进行申请；

  3. 在BOSS直聘上聊天找工作（实际上也都是HR在跟你聊天）；

  4. 在猎聘网发布你的求职信息。

『叁』 大数据工程师的职业发展前景如何

我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才（既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验），这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢？
大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。
在职业发展路径上，由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到，大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的，并且薪资待遇也非常的好，这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话，可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。

『肆』 分析如何成为一名大数据开发工程师

1、认识大数据

大数据开发工程师，首先你得熟悉关系型数据库，比如Oracle或者MySQL，熟悉之后，有利于数据仓库的开发；再次熟悉Hadoop，这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术，它的HDFS可以实现分布式存储，Yarn是一个优秀的资源调度框架

2、大数据所需技能要求

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、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 ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

『伍』 大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

大数据主要有以下职位：
1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2）数据架构师Data architect：对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapRece的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3）大数据工程师Big DataEngineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

『陆』 现在大数据工作的薪资待遇怎么样

由于目抄前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才。因此很多企业会通过内部挖掘，所以薪资高那就不足为奇了。

大数据职业是现在均匀收入最高的职业，其从业人员均匀年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师均匀年薪一般在12万元以上。现在刚毕业学员的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大数据相关工作经验的学员，薪酬基本是15k-25k元的水平。如果就加米谷大数据零基础班的学生的就业薪资来看，在成都的平均水平薪资在12k左右。

薪酬方面，以北京为例：北京2017年的薪酬，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。

『柒』 大数据工程师能做的兼职有哪些

【导读】日常的数据分析师其实也是有多种类型的，有的是帮助企业进行数据的汇总，实现指标和数据的可视化，兼职比较好找，还有的是从事大数据或者商业分析的，一般会存在数据安全问题，因为机密性原因，所以一般不会有兼职人员，下面我们就来具体了解一下大数据工程师师能做的兼职有哪些?

1、数据分析师也分很多种，通常协助企业汇总数据，目标，数据可视化的作业，相对简单找到兼职作业，而涉及到大数据分析或许商业分析，会有数据安全的问题，兼职作业不太简单找。

2、最简单的方法就是去网上搜索数据分析师兼职岗位，会有大量信息，可是需要你用心校对，避免上当受骗。要深化了解判别真假。

3、在正规的招聘网站上查找兼职作业，这类相对有保障，渠道会有一些企业资质要求。

4、去一些任务类网站寻找项目任务，或许将你的个人信息和数据分析案例发上去，等待有相应作业的企业或个人来找你。

5、最靠谱儿的方式是通过自己的人脉，让身边朋友给你推荐数据分析师的兼职作业。

6、价值最高的一种兼职，类似于创业。能够通过编撰公众号类的内容账号，将专业知识进行内容积累，聚集情投意合的人，通过打赏，广告费用将知识变现。

关于大数据工程师能做的兼职，就给大家介绍到这里了，其实大数据工程师兼职人员并不是很多，很多人本职工作可能有时都做不完的。

『捌』 大数据工程师干不过35

大数据工程师干不过35？这个真的有点道听途说了，现在大数据技术人才的短缺，在互联网圈里越久，资历越老，越受欢迎。无论是对编程的深入研究，还是对大数据技术的深有体会，都将是每个企业不可多得的人才。
供需严重不平衡，岗位需求远大于大数据人才的人才输出。尤其是全栈大数据人才更是少之有少。前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。
看到网上很多人都在传，程序员35岁就失业了，其实我很不赞同这个说法，被淘汰的永远是那些不思进取的人，不单单是程序员，更多的行业都是，如果你已经35岁了，技术却不如刚刚毕业两年的年轻人，试想一下：如果你是老板，会怎么实现这个淘汰制呢？相反，如果你的技术一直是不断提升，跟年轻人的技术直接拉开了距离，那你的价值将是公司的一大财富，没有哪一个公司会轻易损失这样的财富。
更何况是大数据学科，实话说，现在大数据是一个技术趋势，很多编程程序员都纷纷学习大数据技术，有了一定技术经验的程序员继续学习大数据，首先年龄也是不小了，如果35岁就会被淘汰，那为什么还要苦苦挣扎跳进大数据的圈子呢？！

『玖』 大数据工程师未来职业规划

想了解数据分析工程师的职业规划或学习计划，由此来提升自己的技能和专业知识，我觉得最准确最有针对性一个方法就是查阅招聘岗位的工作要求，这样我们就可以有的放矢地好好专研自己的学习。我们看一下以下这条招聘要求：
1.负责大数据平台的规划、分析、设计工作，把握整体架构，进行相关技术方案文档的撰写；
2.负责大数据平台的部署、开发、维护工作；
3.与BI分析人员协作，完成面向业务目标的数据分析模型定义和算法实施工作；
4.承担相关技术领域的探索与储备。
任职要求：
1.大学本科以上学历，熟练掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各种常用数据结构及算法，对linux下的网络数据库开发有足够经验；
3.有2年以上C++实战经验者优先；
4.有大数据挖据方面经验和技能者优先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善于与其他部门的成员沟通、协作。
还有一个招聘要求是：
岗位职责：
1、理解并挖掘用户需求，进行数据建模；
2、利用专业统计、分析工具从海量数据中总结规律、挖掘潜在价值，提供决策依据。
任职要求：
1、数学类、统计类、计算机类、人工智能类相关专业本科及以上学历，2年左右专职数据分析、挖掘经验，优秀的应届硕士也可；
2、良好的数据敏感性，善于从海量数据中提取有效信息进行分析挖掘和建模；
3、熟练掌握任一种分析工具，例SPSS、SAS、R语言、MatLab；
4、熟悉数据库技术，如oracle、SQL、MongoDB；
5、对于数学建模、数据挖掘、Hadoop大数据有经验者优先。
我想，你看到这，应该是对数据分析工程师有了非常明晰的看法，好好加油ba !

『拾』 大数据工程师好做吗

大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大回数据工程师分为四个答具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

大数据工程师是做什么的？

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护等。