c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)
『贰』 做大数据开发工程师有前途吗
由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。至2025年中国数据专人才缺口将达到属200万，但数据人才的供给却严重不足，所以薪资待遇也很好。
影响你薪资的最主要是你的专业水平，以及工作能力，在技术岗位上，都是靠技术吃饭的，你得有拿得出手的能力。
大数据当前正处在落地应用阶段，大数据工程师未来的发展空间还是比较大的，薪资待遇在IT行业一直算是比较靠前的，从事大数据相关工作是个不错的选择。
『叁』 大数据工程师和大数据开发工程师的职能有何区别
大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。
4、设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
5、管理、维护并保障大数据系统稳定运行。
6、监控、管理和保障大数据安全。
7、提供大数据的技术咨询和技术服务。
(3)c大数据开发工程师扩展阅读：
大数据工程师（即大数据开发工程师）的技能要求：
1、精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
2、了解python/shell等脚本语言。
3、熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解。
4、有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5、有爬虫系统开发经验者优先。
『肆』 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位
大数据开发工程师，其实包括的具体的岗位很多，包括：
大数据开发工程回师、大数据架构工答程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。
从定义上来说，研究和开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等有关岗位的从业者，都可以称为大数据开发工程师。
『伍』 如何成为一个大数据开发工程师
大数据技术人员掌握的专业技能：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、专Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历属史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
『陆』 大数据分析开发工程师可以从事哪些工作这些岗位有需要做什么
岗位举例：
大数据工程师、大数据处理工程师、大数据分析挖掘工程师
岗位职责：
负责公司基于海量数据的云服务平台的架构和研发；
根据业务规则与分析模型实现数据建模、数据挖掘提取、数据分析、数据展示工作，编制数据分析报告；
理解业务的方向和战略，收集互联网数据，并结合行业数据，开发有效的数据模型，根据用户属性，挖掘用户需求；
通过用户行为分析，为产品、流程改进和技术解决方案提供基于运营数据分析的支持；
『柒』 与大数据相关的工作职位有哪些
说个大概吧
大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
数据分析师：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；
数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等；
数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等；
数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换；
数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。
『捌』 大数据工程师和算法工程师的区别是什么
大数据挖掘工程师需要了解整套数据流入的过程，包括数据的接入、预处理，然后需要知道怎么用数据解决实际的业务问题，说白就是想办法让数据产生价值。
他需要知道一整个数据到业务输出的机制或者说是系统，可能涉及到复杂的算法转化，也可能只是简单的规则转化，或者多个模型的转化组合输出等等，他是一个比较全面而概括性定位。
而算法工程师则不一样，他们的职责我认为更纯粹，他们需要知道如何把现实问题转化为数学的模型，并且把模型调到极致，从而解决问题。所以，算法工程师工作内容更单一，但是更专，需要更好的数学功底。
『玖』 要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能
用人单位对于大数据开发人才的技能要求：
1. 精通Java技术知识，熟悉Spark、版kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用权设计及开发；
2. 了解python/shell等脚本语言；。
3. 熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解；。
4. 有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5. 有爬虫系统开发经验者优先。
『拾』 如何成为一名大数据开发工程师
随着2017年大数据复应用的发展，大制数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求。具有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长，薪资也随着会增长，东时Java大数据学习课程从最基础的java入门，linux，mysql，pythodn等等，零基础也能学习。