成為數(shù)據(jù)工程師需要具備哪些技能？數(shù)據(jù)工程工作存在于各個(gè)行業(yè)，在銀行業(yè)、醫(yī)療保健業(yè)、大型科技企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)和其他行業(yè)找到工作機(jī)會(huì)。許多職位描述要求數(shù)據(jù)工程師、擁有數(shù)學(xué)或工程學(xué)位，但如果有合適的經(jīng)驗(yàn)學(xué)位往往沒(méi)那么重要。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)做什么？

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)分兩類，編寫Hadoop、Spark的應(yīng)用程序和對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進(jìn)行開(kāi)發(fā)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)、相關(guān)工具平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)日志大數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)計(jì)算和流式計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)的研發(fā)和網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)主題建模等工作。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)具備的技能：

目前從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生態(tài)的原理和使用方法，掌握數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘的各項(xiàng)流程。
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)發(fā)展的比較晚，從 2016 年開(kāi)始，僅有 200 多所大學(xué)開(kāi)設(shè)了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)，也就是說(shuō) 2020 年第一批畢業(yè)生才剛剛步入社會(huì)，我國(guó)市場(chǎng)環(huán)境處于急需大數(shù)據(jù)人才但人才不足的階段，所以未來(lái)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會(huì)有很多的就業(yè)機(jī)遇。

可以看看工作崗位以及相應(yīng)的應(yīng)聘需求，剩下的就是學(xué)習(xí)了

目前企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)崗位按照工作內(nèi)容要求，可以分為以下幾類：

① 初級(jí)分析類，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師等。

② 挖掘算法類，包括數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、深度學(xué)習(xí)工程師、算法工程師、AI工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等。

③ 開(kāi)發(fā)運(yùn)維類，包括大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)采集工程師、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員等。

④ 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)類，包括數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理、大數(shù)據(jù)銷售等。四類崗位的數(shù)量和占比見(jiàn)下圖。

大數(shù)據(jù)需求越來(lái)越多，國(guó)家也在開(kāi)設(shè)相關(guān)崗位，從2018年開(kāi)始就逐年較大的增長(zhǎng)。

此時(shí)報(bào)考大學(xué)的學(xué)生和家長(zhǎng)也對(duì)大數(shù)據(jù)，人工智能非常感興趣，大數(shù)據(jù)連續(xù)3年進(jìn)了前5，而且學(xué)歷主要是本科就可以。

可以預(yù)見(jiàn)的將來(lái)這幾年，這真的是一個(gè)朝陽(yáng)行業(yè)，而且現(xiàn)在缺口很大。

**那么如何獲得數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)崗位的工作經(jīng)驗(yàn)？**如果是應(yīng)屆畢業(yè)生爭(zhēng)取獲得一個(gè)數(shù)據(jù)工程師的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。門檻最低雇主們?cè)敢庹乙粋€(gè)沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)的人；另一種是側(cè)面獲得該職位，即使你沒(méi)有計(jì)算機(jī)科學(xué)或數(shù)學(xué)背景，仍然可以通過(guò)獲得分析師或項(xiàng)目經(jīng)理的職位進(jìn)入數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域，開(kāi)始著手越來(lái)越多的數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的工作。不僅需要做自己份內(nèi)的工作，也要做一些額外的數(shù)據(jù)工程工作，試著爭(zhēng)取與數(shù)據(jù)工程師非常接近的職位，如數(shù)據(jù)分析師。

**數(shù)據(jù)工程師應(yīng)具備哪些技能？**高水平的數(shù)據(jù)工程師將數(shù)據(jù)從A點(diǎn)傳輸?shù)紹點(diǎn)，并將其重新構(gòu)建為分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松使用的格式。從技能的角度來(lái)看，數(shù)據(jù)工程師需要ETLs(提取、轉(zhuǎn)換、加載)、自動(dòng)化(通常使用Python或其他編程語(yǔ)言)、數(shù)據(jù)建?；蛘邤?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、SQL和NoSQL數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)可視化等專業(yè)技能。ETLs和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種新技能，在獲得學(xué)士學(xué)位后，會(huì)在碩士或證書課程中得到更多的涉獵。

數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該能夠熟練的使用各種工具，從編程語(yǔ)言到拖放工具，從云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)可視化程序?？晒?shù)據(jù)工程師使用的工具比一個(gè)人一生可能掌握的工具要多得多。如數(shù)據(jù)工程工具包括SSIS、Azuredata Factory、Tableau、Informatica、Matillion、Fivetran、Snowflake、Redshift和Databricks等。大數(shù)據(jù)工程師的技術(shù)要求如下：

1、掌握至少一種數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技術(shù)：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運(yùn)用SQL實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)ETL加工處理；

2、熟悉Linux系統(tǒng)常規(guī)shell處理命令，靈活運(yùn)用shell做的文本處理和系統(tǒng)操作；

3、有從事分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Hadoop生態(tài)相關(guān)技術(shù)并有相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)著優(yōu)先，重點(diǎn)考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase；

4、熟練掌握一門或多門編程語(yǔ)言，并有大型項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，重點(diǎn)考察Java、Python、Perl；

5、熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域知識(shí)和技能者優(yōu)先，包括但不局限于：元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)測(cè)試工具與方法、數(shù)據(jù)質(zhì)量、主數(shù)據(jù)管理；

6、掌握實(shí)時(shí)流計(jì)算技術(shù)，有storm開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

數(shù)據(jù)工程師的目標(biāo)著眼于全局和開(kāi)發(fā)。數(shù)據(jù)工程師建立自動(dòng)化系統(tǒng)和模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以使數(shù)據(jù)得到有效處理。數(shù)據(jù)工程師的目標(biāo)是創(chuàng)建及開(kāi)發(fā)表和數(shù)據(jù)管道，以支持分析儀表板和其他數(shù)據(jù)客戶(如數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和其他工程師)。與大多數(shù)工程師很相似，有很多設(shè)計(jì)、假設(shè)、限制和開(kāi)發(fā)，能夠創(chuàng)建某種最終的強(qiáng)健系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)可能是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL或者流式管道。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)潮流已成必然，“超高薪、高大上、前景光明”成為大數(shù)據(jù)行業(yè)的代名詞。隨著數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師成為炙手可熱的職位，與之相關(guān)各項(xiàng)條件水漲船高：錄取標(biāo)準(zhǔn)、人才需求、以及，薪資待遇，因此想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)掌握相關(guān)技能才是自身最大的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

獵聘大數(shù)據(jù)研究院發(fā)布了《2022未來(lái)人才就業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》

從排名來(lái)看，2022年1-4月各行業(yè)中高端人才平均年薪來(lái)看，人工智能行業(yè)中高端人才平均年薪最高，為31.04萬(wàn)元；金融行業(yè)中高端人才以27.69萬(wàn)元的平均年薪位居第二；通信、大數(shù)據(jù)行業(yè)中高端人才平均年薪分別為27.51萬(wàn)元、25.23萬(wàn)元，位列第三、第四；IT/互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中高端人才平均年薪23.02萬(wàn)元，位列第七。

圖表來(lái)源：《2022未來(lái)人才就業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》

如果你覺(jué)得很高，被平均了這樣？那么打開(kāi)Boss直聘，搜大數(shù)據(jù)工程師：

我們來(lái)做下數(shù)據(jù)分析：

薪資那一列都有一個(gè)最低薪資和最高薪資，我們通過(guò)不同城市來(lái)對(duì)比分析一下，發(fā)現(xiàn)北京的工資水平最高，最低為22k，最高為38k。

工作年限也是一個(gè)制約工資水平的很大因素，從圖中可以看出，即使是剛畢業(yè)，也能達(dá)到一個(gè)11-20k的薪資范圍。

而學(xué)歷要求來(lái)說(shuō)，大部分為本科，其次為大專和碩士，其他比較少，以至于在圖中并沒(méi)有顯示出來(lái)。
企業(yè)對(duì)不同崗位的要求以3-5年的居多，企業(yè)當(dāng)然是需要有一定工作經(jīng)驗(yàn)的員工，但是在實(shí)際招聘中，如果你有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，且理論知識(shí)沒(méi)問(wèn)題，企業(yè)也會(huì)放寬條件。

分析不同行業(yè)， 我們發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)崗位需求分布在各行各業(yè)，主要還是在計(jì)算機(jī)軟件和互聯(lián)網(wǎng)最多，也有可能是這個(gè)招聘軟件決定的，畢竟Boss直聘還是以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為主。

來(lái)看看哪些公司在招聘大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位，從這個(gè)超過(guò)15的數(shù)量來(lái)看，華為，騰訊，阿里，字節(jié)，這些大廠對(duì)這個(gè)崗位的需求量還是很大的。

那么這些崗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等

根據(jù)國(guó)內(nèi)的發(fā)展形勢(shì)，大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展前景會(huì)非常好。自 2018 年企業(yè)紛紛開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一二線城市對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才需求非常強(qiáng)烈，未來(lái)幾年，三四線城市的人才需求也會(huì)大增。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)發(fā)展的比較晚，從 2016 年開(kāi)始，僅有 200 多所大學(xué)開(kāi)設(shè)了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)，也就是說(shuō) 2020 年第一批畢業(yè)生才剛剛步入社會(huì)，我國(guó)市場(chǎng)環(huán)境處于急需大數(shù)據(jù)人才但人才不足的階段，所以未來(lái)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會(huì)有很多的就業(yè)機(jī)遇。
薪資高、缺口大，自然成為職場(chǎng)人的“薪”選擇！

任何學(xué)習(xí)過(guò)程都需要一個(gè)科學(xué)合理的學(xué)習(xí)路線，才能夠有條不紊的完成我們的學(xué)習(xí)目標(biāo)。Python+大數(shù)據(jù)所需學(xué)習(xí)的內(nèi)容紛繁復(fù)雜，難度較大，為大家整理了一個(gè)全面的Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖，幫大家理清思路，攻破難關(guān)！

Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖詳細(xì)介紹

第一階段 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)入門

學(xué)前導(dǎo)讀：從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，掌握數(shù)據(jù)遷移工具、BI數(shù)據(jù)可視化工具、SQL，對(duì)后續(xù)學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

1.大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)MySQL8.0從入門到精通

MySQL是整個(gè)IT基礎(chǔ)課程，SQL貫穿整個(gè)IT人生，俗話說(shuō)，SQL寫的好，工作隨便找。本課程從零到高階全面講解MySQL8.0，學(xué)習(xí)本課程之后可以具備基本開(kāi)發(fā)所需的SQL水平。

2022最新MySQL知識(shí)精講+mysql實(shí)戰(zhàn)案例_零基礎(chǔ)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)入門到高級(jí)全套教程

第二階段 大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)

學(xué)前導(dǎo)讀：學(xué)習(xí)Linux、Hadoop、Hive，掌握大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)。

2022版大數(shù)據(jù)Hadoop入門教程
Hadoop離線是大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的核心與基石，是整個(gè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的入門，是為后期的Spark、Flink打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的課程。掌握課程三部分內(nèi)容：Linux、Hadoop、Hive，就可以獨(dú)立的基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)離線數(shù)據(jù)分析的可視化報(bào)表開(kāi)發(fā)。

2022最新大數(shù)據(jù)Hadoop入門視頻教程，最適合零基礎(chǔ)自學(xué)的大數(shù)據(jù)Hadoop教程

第三階段 千億級(jí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)

學(xué)前導(dǎo)讀：本階段課程以真實(shí)項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，學(xué)習(xí)離線數(shù)倉(cāng)技術(shù)。

數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，企業(yè)級(jí)在線教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（Hive數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目完整流程）
本課程會(huì)、建立集團(tuán)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)中心，把分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)和處理 ；目從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)、版本控制、研發(fā)、測(cè)試到落地上線，涵蓋了項(xiàng)目的完整工序 ；掘分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各個(gè)場(chǎng)景主題使用。

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教程_大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在線教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（Hive數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目完整流程）

第四階段 PB內(nèi)存計(jì)算

學(xué)前導(dǎo)讀：Spark官方已經(jīng)在自己首頁(yè)中將Python作為第一語(yǔ)言，在3.2版本的更新中，高亮提示內(nèi)置捆綁Pandas；課程完全順應(yīng)技術(shù)社區(qū)和招聘崗位需求的趨勢(shì)，全網(wǎng)首家加入Python on Spark的內(nèi)容。

1.python入門到精通（19天全）

python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)課程，從搭建環(huán)境。判斷語(yǔ)句，再到基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類型，之后對(duì)函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)掌握，熟悉文件操作，初步構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟枷?#xff0c;最后以一個(gè)案例帶領(lǐng)同學(xué)進(jìn)入python的編程殿堂。

全套Python教程_Python基礎(chǔ)入門視頻教程，零基礎(chǔ)小白自學(xué)Python必備教程

2.python編程進(jìn)階從零到搭建網(wǎng)站

學(xué)完本課程會(huì)掌握Python高級(jí)語(yǔ)法、多任務(wù)編程以及網(wǎng)絡(luò)編程。

Python高級(jí)語(yǔ)法進(jìn)階教程_python多任務(wù)及網(wǎng)絡(luò)編程，從零搭建網(wǎng)站全套教程

3.spark3.2從基礎(chǔ)到精通

Spark是大數(shù)據(jù)體系的明星產(chǎn)品，是一款高性能的分布式內(nèi)存迭代計(jì)算框架，可以處理海量規(guī)模的數(shù)據(jù)。本課程基于Python語(yǔ)言學(xué)習(xí)Spark3.2開(kāi)發(fā)，課程的講解注重理論聯(lián)系實(shí)際，高效快捷，深入淺出，讓初學(xué)者也能快速掌握。讓有經(jīng)驗(yàn)的工程師也能有所收獲。

Spark全套視頻教程，大數(shù)據(jù)spark3.2從基礎(chǔ)到精通，全網(wǎng)首套基于Python語(yǔ)言的spark教程

4.大數(shù)據(jù)Hive+Spark離線數(shù)倉(cāng)工業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析、可視化、個(gè)性化推薦問(wèn)題。一站制造項(xiàng)目主要基于Hive數(shù)倉(cāng)分層來(lái)存儲(chǔ)各個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，基于sparkSQL做數(shù)據(jù)分析。核心業(yè)務(wù)涉及運(yùn)營(yíng)商、呼叫中心、工單、油站、倉(cāng)儲(chǔ)物料。

全網(wǎng)首次披露大數(shù)據(jù)Spark離線數(shù)倉(cāng)工業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，Hive+Spark構(gòu)建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)