大數據開發工程師前景

㈠ 大數據專業未來就業前景如何

數據科學與大數據技術，簡稱大數據專業。
是2016年以來國內新開的專業學科之一，這幾年「大數據」成為發展最快的專業。大數據專業是一門實踐性很強的新興交叉學科，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次研究、應用需求的高級人才。
大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，在未來發展前景很好的，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。
也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。

㈡ 大數據開發的就業怎麼樣

大數據專業就業三大方向
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為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。
1、基礎人才-數據分析師
北京數據分析平均工資：10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。
2、大數據開發工程師
北京大數據開發平均工資：30230/月。
3、Hadoop開發工程師
4、數據挖掘工程師
5、演算法工程師

㈢ 大數據開發和數據分析哪個前景更好哪個薪資高

大數據就業兩大方向：

1、大數據開發工程師

數據工程師建設和優化系統。更多的是朝著軟體開發能力上學習和提升。

2、大數據分析師

一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。

大數據工程師主要工作在後端。持續的提升數據管道來保證數據的精確和可獲取，好的工程師會為組織節省很多的時間和精力。

大數據分析師一般用數據工程師提供的現成的介面來抽取新的數據，然後取發現數據中的趨勢，同時也要分析異常情況。

數據分析師中的數據挖掘技術方向，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力，同時薪資待遇也更好。

㈣ 大數據技術就業前景如何

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：大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；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。就業前景雖好，但自學較困難。有機會最好還是選擇尚矽谷大數據培訓，進行系統化學習。

㈤ 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。

㈥ 做大數據開發工程師有前途嗎

未來是大數據時代，人工智慧的天下。平台很重要，真正在實踐中邊做邊學。你會進步很快。

㈦ 大數據工程師就業的現狀和前景如何

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師。

㈧ 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：

㈨ 大數據開發工程師的前景怎麼樣

你要知道，未來將會是一個數據時代，而做大數據相關的工作是正合未來發展趨勢的，所以大數據開發工程師的前景相當廣闊， 我就算入行IT好幾年了也保持不斷學習新技術的習慣，無論是Java，資料庫，還是大數據開發能力都是在慕課網學會的，他們網站課程全不用我到處去篩選，比較省心高效，而且看的多了也知道慕課網各位老師的技術優勢和個人特點，不容易選錯課。

㈩ 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。