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大數據行業有多少種工作崗位,各自的技能需求是什么?

2021-02-14    分類: 網站建設

大數據的技術是一個技術群落,想全部學習短期內是不現實的,那么我們怎么樣科學的有邏輯有規劃的來學習,怎么進行大數據的入門學習呢?我們得了解大數據行業里,有哪些崗位,我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學習大數據,如何有側重點的來學習。

第一,先看看有哪些崗位,當然大公司會分的比較詳細,中小企企業相對要求會全面一些

先看看如下這幅圖,圖沒有很詳細,我再做解答

大數據行業有多少種工作崗位,各自的技能能需求是什么?

我們從整個數據項目的業務流程出發,(以上所有崗位都對編程有要求,所以編程基礎是必不可少的)

第一, 大數據工程師,眾所周知,在沒有大數據以前,行業應用已經非常成熟了,最早大家只關注功能的實現,接著重視前臺的界面,前端工程師因此火了一段時間,因為以前數據量不大,所以在功能上并不重視,由于移動互聯網的發展,數據量非常龐大了,這個時候單機服務器不能解決問題,那么分布式集群就出現了,大數據工程師的職責就是搭建大數據平臺,所以從上圖可以得知,大數據工程師,需要有java基礎(行業應用大部分是java語言編寫的),所以,今后想從事該崗位的,那么學習的路線圖如下

  • java基礎----linux----hadoop-----hive、hbase----scala---spark

第二, 算法工程師,該崗位零基礎的小伙伴就請止步吧,更適用于數學專業的研究生及以上學歷,對數據基礎要求比較高。

第三, 數據挖掘工程師,建議從python入手,畢竟python里面有大量的數據科學的包,也有pyspark,直接從spark里面調數據,不用學習Scala語言(spark的編程語言是Scala),學習的路線如下:

  • python基礎—python web(強化編程基礎)--數學基礎補充(線性代數、概率統計、離散數學)--python numpy pandas包---機器學習算法---深度學習

第四, 數據分析師,該崗位對數學基礎要求不高,但對綜合素質要求非常高,能充分的理解行業行情、公司運營、產品運作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎,建議學習python,能熟練使用相關的工具,如excel,sas、spss等,能寫漂亮的文章做PPT就行,數學基礎不好的女生可以建議走該方向。

  • 學習路線:python基礎—python numpy pandas包---excel—spss---sas

第五, 大數據可視化,該崗位需要前端的相關基礎,大數據運維工程師,也不多做介紹了。

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