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        82海王子82
        首頁 > 工程師考試 > 大數(shù)據(jù)管理工程師考試難度

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        小蘑菇少吃點(diǎn)

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        大數(shù)據(jù)從事的是開源工作,更傾向于“研發(fā)”,能夠重新激起程序員研發(fā)程序的熱情,職業(yè)生涯有了新的追求,這意味著大數(shù)據(jù)會成為值得程序員長期奮斗不斷突破的工作;其次,由于大數(shù)據(jù)屬新興領(lǐng)域,專業(yè)人才比較缺乏,高端人才更是企業(yè)爭搶的對象,薪資上升容易,職業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?。二、大?shù)據(jù)人才薪資如何?做技術(shù)編程也是不錯的,不過目前大數(shù)據(jù)是個趨勢,稍微有實(shí)力點(diǎn)的企業(yè)都在上大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,而Hadoop本身又是編程開發(fā)的,再加上Hadoop工程師普遍比純技術(shù)編程開發(fā)要高30%以上,所以有很多搞技術(shù)編程的都在往hadoop大數(shù)據(jù)方向轉(zhuǎn)。做技術(shù)編程的人已經(jīng)比較多了,很多人工作4~5年月薪也難上2萬,能上萬的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年經(jīng)驗(yàn)就拿2萬以上了。所以很多現(xiàn)在待遇還不錯的人也在學(xué)大數(shù)據(jù),主要也是考慮未來發(fā)展天花板的問題。大數(shù)據(jù)工程師的工作難度大嗎?首先我們先了解一下大數(shù)據(jù)工程師們需要處理哪些工作,根據(jù)工作內(nèi)容,大家就能夠在心中有個基本的概念。在工作崗位上,大數(shù)據(jù)工程師需要分析優(yōu)化系統(tǒng),解決系統(tǒng)運(yùn)行中的穩(wěn)定性問題;負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施框架的維護(hù)及二次開發(fā),如kafka、flink、hbase等,負(fù)責(zé)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理、分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘工作等等。大數(shù)據(jù)工程師的工作累嗎?除開以上工作之外,大數(shù)據(jù)工程師還需要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市建設(shè),通過離線、實(shí)時方式接入各數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù);根據(jù)業(yè)務(wù)需求對數(shù)據(jù)、清洗、處理、計(jì)算,建模等工作,負(fù)責(zé) 即時查詢工具、固定報(bào)表、運(yùn)營數(shù)據(jù)產(chǎn)品、Dashboard等產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、研發(fā)及應(yīng)用等等。

        大數(shù)據(jù)管理工程師考試難度

        98 評論(12)

        年糕年糕熊

        不難,不過很大程度上還是得取決于你對IT行業(yè)的熱愛,我一開始工作的時候純粹是做Java開發(fā),和大多數(shù)Java猿一樣天天搞增刪改查,但是有段時間公司要摸索大數(shù)據(jù),然后領(lǐng)導(dǎo)就讓我頂上了。剛開始什么Hadoop,Kafka等等是各種不懂,只會寫hive,畢竟我有SQL基礎(chǔ)。再后來發(fā)現(xiàn)hive實(shí)現(xiàn)一些東西很麻煩,就開始學(xué)習(xí)spark。后來又覺得學(xué)得很零零碎碎,就干脆在慕課網(wǎng)找了一套大數(shù)據(jù)開發(fā)的課程,細(xì)讀慕課網(wǎng)上的教輔資料,重復(fù)看老師錄制好的視頻,每次都有不同的體會,我就這樣不斷深入學(xué)習(xí)Hadoop、Spark、Flink等等大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師要具備的技能,現(xiàn)在也是能夠達(dá)到中級大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位能力標(biāo)準(zhǔn)了。

        186 評論(13)

        冷暖自知66暖暖

        不好考。這種職位一般有很多人競爭而且要求比較高,得需要很高的水平。大數(shù)據(jù)(bigdata),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

        297 評論(9)

        樂調(diào)人生百味

        大數(shù)據(jù)近年來越來越火,因?yàn)橛辛怂?,好像什么行業(yè)都能精準(zhǔn)分析。但是,大數(shù)據(jù)本身的發(fā)展卻很少有人分析。近日,國家信息中心、南海大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院聯(lián)合發(fā)布了《2017中國大數(shù)據(jù)發(fā)展報(bào)告》,首次把中國大數(shù)據(jù)本身的發(fā)展特點(diǎn)和存在的問題,全面呈現(xiàn)了出來。用大數(shù)據(jù)來了解大數(shù)據(jù)這份報(bào)告全面匯聚了國家發(fā)改委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心、國家信息中心、“一帶一路”大數(shù)據(jù)中心所掌握的30多個種類,總計(jì)40多億條相關(guān)數(shù)據(jù),綜合運(yùn)用多種大數(shù)據(jù)分析方法,對我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了全面分析。所以,稱得上是用大數(shù)據(jù)來了解大數(shù)據(jù)。北京、廣東、上海大數(shù)據(jù)發(fā)展位居前三報(bào)告顯示,我國大數(shù)據(jù)發(fā)展總體處于起步階段。但是從地域上看,就有意思了。國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院院長于施洋指出:“從地域分布,從各個省來說,北京排第一,這個不足為怪,東部沿海地區(qū)這些省份排在前面,大家也都能夠想象。但是在西南地區(qū),四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起,是我們大數(shù)據(jù)發(fā)展的第二個增長極?!碑a(chǎn)業(yè)落后是地方大數(shù)據(jù)發(fā)展的突出短板具體來看,各省份大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)的排名中,貴州、重慶、四川,緊隨東部沿海省份,全部排進(jìn)了前十名,領(lǐng)先任何一個中部省份。分析認(rèn)為,這主要是地方政策引領(lǐng)的結(jié)果。這三個西部省市,早早都把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展作為重點(diǎn)工程來打造。對于這種“彎道超車”現(xiàn)象,國家行政學(xué)院教授汪玉凱建議,這些地方下一步可以重點(diǎn)考慮產(chǎn)業(yè)落地問題:“它們是首先抓住了一個概念,然后占了一個先機(jī)。但是相對能夠落地的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用還是比較少的,這是它們的軟肋。所以我認(rèn)為,你們一定要注意應(yīng)用,要打造你的優(yōu)勢?!比瞬哦倘眴栴}日益突出報(bào)告指出,數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)漏洞較多,是大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的首要問題,包括由此引發(fā)的運(yùn)營成本過高、資源利用率低、應(yīng)用部署過于復(fù)雜等難點(diǎn)。而我們更關(guān)注的是另一大問題。我們會發(fā)現(xiàn),大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里數(shù)據(jù)是有了,但是能駕馭這些數(shù)據(jù)的人是極其匱乏的。比如說大數(shù)據(jù)的專業(yè)人才方面,現(xiàn)在分析類的人才,市場是供不應(yīng)求,缺口非常大,而項(xiàng)目管理類的人才,供給又遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于需求,所以結(jié)構(gòu)上還不平衡。高端的人才奇缺,這是最突出的問題?!卑l(fā)展大數(shù)據(jù)要謹(jǐn)防人才“眼高手低”大數(shù)據(jù)的核心就是數(shù)據(jù)的抓取與分析,而分析環(huán)節(jié),目前離不開人工設(shè)置變量,建立模型。所謂“差之毫厘,謬之千里”,大數(shù)據(jù)分析對人才的要求很高。但首份大數(shù)據(jù)發(fā)展報(bào)告卻揭示,我國大數(shù)據(jù)人才能搞管理的不少,真正能做分析的卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,這是典型的“眼高手低”,勢必傷害大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。人才短板可以從教育方面著手彌補(bǔ),探索新的人才培養(yǎng)模式。比如,將高校大數(shù)據(jù)系列課程分為理論教學(xué)和技術(shù)教學(xué)兩方面;比如社會上優(yōu)質(zhì)的專注大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)機(jī)構(gòu)等多方面進(jìn)行。

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