大資料工程師 現在找乙份大資料工作容易嗎？ 一周內沒有一次面試

成都不好找，主要是因為我經驗不多，轉行，一定要找，但是成都的工資，我呵呵，三五年的經驗應該會更好。 來自專業 Q 使用者：匿名使用者。

還是比較好找的，北京、上海、廣州、深圳，不用說，也好找，我在長沙這個網際網絡不發達的城市也有3 4 10，似乎有很多公司都沒能找到人，其中有一家只要我有碩士學歷， 但是我沒有去，待遇比智聯標準低一點，我有三年的工作經驗。我來這裡面試了十幾家公司，收到了四份offer。 加油！

來自專業 Q 使用者：匿名使用者。

大資料的就業狀況由以下幾個因素決定：

1. 你學過真正的大資料技術嗎？

1.學習能力。

2.你是否掌握了真正的大資料技術。

3、是否有大資料專案的實際經驗。

2. 學歷（大資料開發對學歷要求高，最低門檻為大專以上學歷）。

3. 個人性格（是否適合大資料開發行業，是否能與團隊協作，是否善於溝通融入團隊等）。

四、運氣因素（我有幾個學生學習很好，但是在找工作的時候遇到了很多障礙，後來他們調整心態，堅持了一段時間，成功進入了公司。 不是有人說過會有“水倒流期”嗎，總會有一段時間會特別不順利，所以要堅持下去）。

在IT行業，大資料工程師的薪水一直都比較高，而影響你薪水最重要的就是你自己專業精神，以及工作能力在技術崗位上，你靠技術吃飯，而且要有本事去做。

大資料行業的範圍還是比較寬泛的，資料分析分為兩個方向：

1、資料發展方向。

部分技術，包括開發工程師、挖礦工程師、演算法工程師、資料倉儲工程師，這些相對門檻有點高，對學歷、專業、畢業院校的要求都比較高。

二是分析方向。

部分業務是通過資料發現業務問題，洞察行業機會，通過資料產生的價值帶動企業發展，這也是企業數位化轉型最需要的人才，對程式設計能力要求較低。

現在我們來談談業務分析方向的資料分析師，資料分析師的職位比較特殊，不能零零碎碎地學習。 在中國，資料分析師是乙個新興行業，與這個行業相關的專業可能是大資料專業，2016年才在大專院校設立，去年第一批應屆畢業生剛畢業，但他們也更熟練地使用python和sql以及工具， 但是他們對業務一竅不通，但是企業不需要很精通敲門，如果需要程式設計技能特別強，那麼人家可以招幾個程式設計師吧？為什麼需要資料分析師？

因此，對於乙個資料分析師來說，最重要的不是使用這種**和工具的能力，而是一種業務能力。

從行業趨勢來看，大資料和資料分析師這個行業是乙個非常好的方向，因為現在我什麼都不用說了，大家應該都聽說過人工智慧、AI什麼的，而且這個方向發展的非常快，那麼我們肯定會有一席之地。

企業正在經歷數位化轉型，企業的發展以資料為驅動力，資料分析決定企業戰略。 資料分析應用廣泛，如電商行業、醫療衛生和生命科學、保險、電商、網際網絡行業、金融行業等，中國至少有1000萬個職位空缺，很多人正在轉行從事資料分析，很多資料操作、資料處理、報表等相關工作的學生都轉向了資料分析師。

大資料工作是乙個熱門行業。 很容易找到，比如丨t、**、網際網絡等都有大資料工作。

大資料從事開源工作，更傾向於“研發”，可以重新點燃程式設計師開發程式和職業的熱情。

有了新的追求，這意味著大資料將成為程式設計師值得長期奮鬥和突破的工作;

其次，由於大資料是乙個新興領域，專業人才短缺，高階人才是企業競爭的物件，因此容易加薪，具有巨大的職業發展潛力。

2、大資料人才的薪資是多少？

做技術程式設計也不錯，但目前大資料是一種趨勢，實力稍強的公司都在做大資料專案，而hadoop本身就是程式設計開發，再加上hadoop工程師一般比純技術程式設計開發高出30%以上，所以有很多從事技術程式設計的人都在轉向hadoop大資料。

做技術程式設計的人已經多了，很多人都工作了4、5年，月薪2萬元，能賺到幾萬的就更少了。 但是很多在Hadoop的人只有1年的經驗，拿到2萬多元。 所以現在很多收入高的人也在學習大資料，主要是考慮未來發展的天花板。

問題。 大資料工程師。

這份工作難嗎？ 首先，我們來了解一下大資料工程師需要處理什麼樣的工作，根據工作內容，大家心中可以有乙個基本的概念。 在工作場所，大資料工程師需要對系統進行分析和優化，解決系統執行中的穩定性問題。 負責Kafka、Flink、HBase等大資料基礎設施框架的維護和二次開發，並負責資料採集。

加工、分析、統計、挖掘工作等

大資料工程師的工作累嗎？ 除了上述工作，大資料工程師還需要負責資料倉儲。

資料集市的構建提供了對來自各種資料來源的資料的離線和實時訪問。 根據業務需求，負責實時查詢工具、固定報表、運營資料產品、儀錶盤等產品的設計、開發和應用。

不難學習，大資料開發是大資料的職業發展方向之一，另乙個方向是大資料分析。 在工作內容上，大資料開發主要負責大資料探勘、大資料清洗處理、大資料建模等，主要負責大資料的處理和應用，工作以開發為主，配合大資料視覺化分析工程師從資料中挖掘價值，為企業業務發展提供支援。

大資料工程師從事大資料開發，他們的主要工作是搭建大資料應用平台和開發分析應用，這也屬於程式設計師的範疇。

沈志勇認為，如果把大資料想象成乙個不斷積累的礦山，那麼大資料工程師的工作就是，“第一步就是定位和提取資訊所在的資料集，這相當於探礦和挖掘。 第二步，把它變成可以直接判斷的資訊，相當於冶煉。 最後，還有應用程式、資料視覺化等。

因此分析歷史、未來，優化選擇這是大資料工程師在“玩資料”時最重要的三個任務。 通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的業務決策。

一般來說，大資料是負責公司網際網絡資料分析的崗位，簡單來說，比如購物**上根據你的瀏覽情況向你推薦一些產品，除了分析對公司從海量資料中發現有指導作用的資訊等，都是大資料需要做的， 而且現在對大資料的需求非常大，有很大的發展前景。

為深入貫徹落實《促進大資料發展行動計畫》（國發〔2015〕50號）精神，積極響應工業和資訊化部《大資料產業發展規劃（2016-2020年）》，推進技術先進、應用繁榮的大資料基礎設施建設，進一步提高大資料工程專業技術人員的理論和技術水平。

大資料工程主要基於分析和歷史。

DAO根據“三個最重要的任務：

識別過去事件的特徵：大資料工程師的一項重要工作是分析資料以找到過去事件的特徵。 識別過去事件的特徵對於幫助企業更好地了解消費者最有用。

通過分析使用者過去的行為軌跡，我們可以了解這個人和他的行為。

未來可能發生的情況：通過引入關鍵因素，大資料工程師可以掌握未來的趨勢。

找出最佳結果：根據業務的性質，大資料工程師可以使用資料分析來實現不同的目標。

研究型大資料工程師的研究是什麼？ 在此之前，我們先來看看這個大資料的未來發展趨勢。 通過網際網絡的發展，各行各業都離不開網際網絡。

大資料作為網際網絡的有效引導手段，發揮了很好的作用。 也正是因為這個原因，對大資料人才的需求不斷增加，人才供需嚴重不均衡。 企業會高薪聘請大資料人才，這也給很多學生帶來了商機，這也導致很多學生轉向大資料。

大資料工程師的研究是什麼？ 這是很多朋友想知道的。 其實，要確定乙個好的學習機構並不難，我們只需要看它的教學質量、教師的技能、課程安排等指標，就能找到最適合我們的學習學校。

真正的大資料技術傳授專業的大資料技術知識。 真實的企業和專案，由企業內對應的專案改寫設計，貼近實戰和實戰。 真正的大資料來源用於教學，資料本身具有一定的商業價值。

課程內容涉及資料採集、資料處理、資料儲存、資料分析（核心）、資料呈現和資料應用，堪稱“全棧大資料開發課程”。 課程內容豐富，不僅有大資料的主流技術，還有與大資料相關的熱點技術，如雲計算、機器學習等，讓學生在就業上更具競爭力，有發展空間。

什麼是大資料學習？ 哪個專業？ 相信通過本文的介紹，你已經有了一定的選擇框架。 其實，真正的選擇是去各種學習機構進行實地考察。

大資料工程師是大資料來源專業就業崗位中比較高階的崗位，DU的日常工作就是大資料

統計分析，從資料DAO資料的上游到資料的下游，大致可以分為：

資料採集——>資料清洗——>資料儲存——>資料分析統計——>資料視覺化等方面。

對大資料感興趣 想了解大資料嗎？ 你找對了人，讓我們談談吧。

一般來說，大資料是負責公司網際網絡資料分析的崗位，簡單來說，比如購物**上專門根據你的瀏覽屬推薦一些商品，除了分析公司從海量資料中尋找資訊的指導作用外，是大資料需要做的， 現在對大資料的需求非常大，非常有前途。

為深入貫徹落實國家BAI研究院DAO檔案《促進大資料發展行動計畫》（國發志〔2015〕50號）精神，積極響應工作。

出版部《大資料產業權發展規劃（2016-2020年）》推動技術先進、應用繁榮的大資料基礎設施建設，進一步提公升大資料工程專業技術人員的理論和技術水平。

主要用於大量資料庫中的資料分析、處理、遷移等工作，也用於處理。

大資料還是比較容易找工作的。

大資料專業的就業前景非常好，大資料時代是專業人才稀缺的時代，作為乙個新興的科技領域，行業內的“老專家”寥寥無幾，很多有兩三年經驗的職場從業者，可以說資歷很老，國內高校的大資料畢業生遠遠不能滿足市場需求。

這是乙個正在崛起的朝陽行業，資料是任何公司的核心，資料分析師是公司的重要決策者。 它不僅可以在企業的發展中起到決定性的作用，而且可以應用於各個行業帶來很多價值，其發展將比未來其他IT技術的發展更好、更長久。

大資料專業發展方向：

1、大資料開發者尊重面板。

涉及的職位包括大資料工程師、大資料維護工程師、大資料研發工程師、大資料架構師等; 資料探勘、資料分析與機器學習：大資料分析師、大資料高階工程師、大資料分析師專家、大資料探勘師、大資料演算法等職位。

2、大資料運維與雲計算。

涉及的崗位，如大資料、運維工程師等; 其中，資料探勘和資料分析是最容易上手的，也是人才缺口最大的發展方向。 很多大型企業都會使用一些BI工具，比如國外非常有名的Tableau、PowerBI，以及國內黑馬DataFocus、FineBI、永紅BI等，來輔助資料分析。 大資料分析師需要熟練使用這些BI工具，以最大限度地提高資料的價值。