大数据开发工程师要求高么?有前景么-创新互联

Python近段时间一直涨势迅猛,在各大编程排行榜中崭露头角,得益于它多功能性和简单易上手的特性,让它可以在很多不同的工作中发挥重大作用。

创新互联建站专注于企业网络营销推广、网站重做改版、栖霞网站定制设计、自适应品牌网站建设、html5商城网站定制开发、集团公司官网建设、成都外贸网站建设公司、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务,价格优惠性价比高,为栖霞等各大城市提供网站开发制作服务。

正因如此,目前几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的工作,比如Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等领域均已离不开Python。

特别是在和数据相关的领域,比如数据科学、数据分析、机器学习等领域的选语言都是Python!

我们可以看到,随着数字经济发展按下“快进键”,擅长Python的大数据人才越来越受企业青睐,不仅招聘需求量大,就业薪资也非常高!

据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速,行业人才需求量达到 250 万 。

大数据开发工程师该岗位对于技术要求较高,有一定的技术门槛。大数据工程师不少细分方向,不同的方向需要具备不同的知识结构,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。

大数据开发工程师负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等内容。必须数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发:开发平台、调度系统、元数据平台等工具。

大数据开发工程师招聘要求较高,接下来下边分享下一些企业对于该岗位的要求:

A公司大数据开发工程师招聘要求:

工作职责:

1、基于海量数据,支持业务对数据的分析和使用;

2、支持业务处理数据的流式处理、分析客户行为等。

任职要求:

1、精通至少一门编程语言,熟练运用各种常用算法和数据结构,有独立的实现能力 ;

2、熟悉常用的开源组件:Hadoop/Hive/Spark/Storm,并了解其特性和使用场景优先;

3、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算至少某一方面,有较深的理论研究和实践经验优先;

4、数据分析、推荐、机器学习、数据挖掘相关的开发工作优先。

B公司大数据开发工程师招聘要求:

职责描述:

1.负责大数据接入、存储、分析、监控等系统的开发工作。

2.负责业务数据的采集、存储、清洗、分析和数据逻辑接口开发。

3.负责Hive、Spark、HBase、Kafka等组件的性能优化工作。

4.大规模数据分析、数据挖掘和机器学习算法的实现。

任职要求:

1、本科以上学历,计算机、数学相关专业,1年以上基于大数据开发经验;

2、理解分布式系统概念、思想,扎实的编程基础,熟悉Hadoop(HDFS/MapReduce/Hive/HBase)、Spark、Kafka、Flume、Dubbo等类框架两种以上,至少有1个以上成熟项目经验;

3、熟悉Java、python至少一种开发语言,熟悉SQL开发和调优,熟悉Linux操作系统;

4、能独立开展离线数据分析、流数据计算、海量数据实时查询等相关应用的开发工作;

5、能独立分析和解决问题,有较强的书面与口头沟通表达能力;

6、工作踏实,良好的团队工作和协作能力;

大数据工程师的工作内容简单通俗的来说就是分析历史、预测未来、优化选择。要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识:数学基础、统计学基础和计算机基础。具备数学基础、统计学基础知及计算机基础。能够搭建与优化大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台;基于大数据平台的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具,数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维,以及多租户与权限控制策略的实现;研发基于大数据平台的数据仓库平台产品。

根据国内的发展形势,大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型,一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈,未来几年,三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域,国内发展的比较晚,从 2016 年开始,仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业,也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会,我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段,所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大,自然成为职场人的“薪”选择!

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图,帮大家理清思路,攻破难关!

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读:从传统关系型数据库入手,掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL,对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程,SQL贯穿整个IT人生,俗话说,SQL写的好,工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0,学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读:学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门,是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容:Linux、Hadoop、Hive,就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程,最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读:本阶段课程以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库,企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
本课程会、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库,在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)

第四阶段 PB内存计算

学前导读:Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言,在3.2版本的更新中,高亮提示内置捆绑Pandas;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势,全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通(19天全)

python基础学习课程,从搭建环境。判断语句,再到基础的数据类型,之后对函数进行学习掌握,熟悉文件操作,初步构建面向对象的编程思想,最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程,零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程,从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品,是一款高性能的分布式内存迭代计算框架,可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程,大数据spark3.2从基础到精通,全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战,Hive+Spark构建企业级大数据平台

你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商?创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源,准确流量调度确保服务器高可用性,企业级服务器适合批量采购,新人活动首月15元起,快前往官网查看详情吧


当前标题:大数据开发工程师要求高么?有前景么-创新互联
文章起源:http://myzitong.com/article/ccsocs.html