大数据认证工程师

Ⅰ 大数据工程师是做什么的

大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工回程师在“玩数据”时答最重要的三大任务：

找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。

预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

(1)大数据认证工程师扩展阅读

大数据工程师需要学习的知识

1、linux

大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。

2、Hadoop

我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用maprece对数据进行处理。

Ⅱ 学大数据的都需要考哪些证书

大讲台大数据培训为你解答：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南：
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系统（比如：GoogleGFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）
机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）
多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）
大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析

Ⅲ 工信部大数据分析工程师证书如何考

有统计学基础，学习数据分析领域的知识会比较容易上手，毕竟数据分析版师需要学习统计学方面的知权识。考取证书的话，不同的机构设置的证书也不大一样，毕竟这类证书还不是全国性的普及类证书，只是专门的某一个领域而已。不过如果你想在数据分析师领域发展，有证书肯定也是有帮助的。如果学有所成，当然是进大公司最好的。

Ⅳ 大数据工程师主要做什么

当前大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的，大数据平台开发岗位专往往集中在大型属互联网企业，随着云计算逐渐从IaaS向PaaS过渡，大数据平台开发也会基于行业特点来开发针对性比较强的PaaS平台，这是整合行业资源并搭建技术生态的一个关键。搭建PaaS平台不仅需要掌握大数据知识，同时还需要掌握云计算知识，实际上大数据和云计算本身就有比较紧密的联系，二者在技术体系结构上都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过关注点不同而已。

大数据运维工程师以搭建大数据平台为主，虽然这部分岗位的门槛相对比较低，但是需要学习的内容还是比较多的，而且内容也比较杂，网络知识、数据库管理知识、操作系统(Linux)知识、大数据平台(含开源和商用平台)知识都需要掌握一些，对于实践操作的要求会比较高。

最后，当前大数据工程师往往并不包含专业的数据分析岗位，一般数据分析岗位都会单独列出来，这部分岗位涉及到算法岗、开发岗(实现)和数据呈现岗等，数据分析岗位对于从业者的数学基础要求比较高，同时还需要掌握大量的数据分析工具，当然也离不开Python、Sql等知识。

Ⅳ 大数据工程师好做吗

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。
于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。因此也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

Ⅵ 什么是大数据和大数据工程师

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管内理和处理的数据集合，容是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
大数据工程师是根据大数据来的一种职业

Ⅶ 大数据工程师证书说是经过工信部认证的，怎么查

可登陆工信部教育与考试中心查询

Ⅷ 大数据工程师的薪资待遇怎么样

【导读】对于大数据工程师来说，他们需要具备行业的业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在。那么，大数据工程师的薪资待遇如何呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多，薪资当然也就越高，大数据工程师的前景非常光明，在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快，在国内发展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐，在未来若干年内都会呈供不应求的状态，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。

因此企业经常高薪聘请大数据技术人才，这这样供不应求的情况下，数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月，大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等，随着人才缺口的增加，未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。

大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首，远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。

关于大数据工程师的薪资待遇如何，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅸ 数据库工程师和大数据工程师有啥区别

两者是有区别的。来数据源库工程师主要是做数据库的sql开发、维护；大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。数据库工程师入门门槛相对较低，了解各个数据库的基础特性，学习一些入门书籍，就可以入行，后续可以往DBA的方向发展；大数据工程师，入门门槛较高，要掌握很多的大数据算法、开源框架，并且，由于需要海量的数据进行测试，所以在有大数据量的公司里，大数据工程师更能得到快速的提升。在待遇方面，大数据工程师目前待遇比较好，但由于门槛高，对于一般的毕业生来说可能暂时达不到。以上，希望对你有所帮助。

Ⅹ 工信部认证的大数据工程师证书有什么用含金量高么

为深入贯彻国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发（2015)50号）文件精神，积极版响应工信权部《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，推进技术先进、应用繁荣的大数据基础设施建设，进一步提高大数据工程专业技术人员理论与技能水平，经调查研究，专家论证，邮电通信人才交流中心决定开展大数据工程师专业技术等级培训考试。