大資料探勘工程師應該具備哪些技能

1、學歷方面，就三大網際網絡公司而言，對大資料工程師的要求都應為具有統計學和數學背景的碩士或博士學位。 沒有理論背景的資料工作者更有可能進入技能的危險區域——一堆數字，總能根據不同的資料模型和演算法得出結果，但如果你不知道這意味著什麼，它就沒有真正的意義，而且這種結果很容易誤導你。 只有有一定的理論知識，才能理解、復用，甚至創新模型來解決實際問題。

2.計算機編碼技能、實際開發技能和大規模資料處理能力是成為大資料工程師的一些基本要素。 因為很多資料的價值來自採礦的過程，所以你必須親自動手才能發現黃金的價值。

3.對於特定應用領域或行業的知識，大資料工程師的角色非常重要，不能脫離市場，因為大資料只有在與特定領域的應用相結合時才能產生價值。 因此，在乙個或多個垂直行業的經驗可以為候選人積累行業知識，這對未來成為大資料工程師非常有幫助，因此在申請這個職位時也是乙個更有說服力的加分點。

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1. 程式設計統計語言

資料探勘在很大程度上依賴於程式設計，根據 K.D. Nuggets 的說法，R 和 Python 是資料科學中最流行的程式語言。

2. 大資料處理框架

Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flink、處理框架對系統中的資料進行計算，可分為3類：僅批處理、僅流和混合。

3.作業系統：Linux

Linux 是一種流行的作業系統，對於處理大型資料集來說更穩定、更高效。

4. 資料庫知識：關係型和非關係型資料庫

要管理和使用大型資料集，必須具備關聯式資料庫（如SQL或Oracle）或非關聯式資料庫的知識，其主要型別有：Cassandra、HBase等列; 檔案：mongodb、couchdb; 關鍵價值觀：

redis，dynamo。

5. 基本的統計知識

統計資料的基本知識對於資料探勘者幫助您識別問題、得出更準確的結論、區分因果關係和相關性以及量化調查結果的確定性至關重要。

6. 資料結構和演算法

資料結構包括陣列、鍊表、堆疊、佇列、樹、雜湊表、集合等，常見的演算法包括排序、搜尋、動態規劃、遞迴等。 熟練掌握資料結構和演算法對於資料探勘至關重要，在處理大量資料時，它可以為您提供更具創造性和效率的演算法解決方案。

資料探勘工程師需要具備數學和統計學背景、計算機編碼技能以及特定應用領域或行業的知識。

1.缺乏理論背景的資料人員，更容易進入技能的危險地帶——一些數字，根據不同的資料模型和演算法，總能鼓起一些結果，只有有了基本的理論知識，才能真正理解模型，復用模型，創新模型來解決實際問題。

2.實際的開發能力和大規模的資料處理能力是成為大資料工程師的一些必要要素。 由於大部分資料的價值來自採礦過程，因此您必須親自動手才能發現黃金的價值。

即使在一些團隊中，大資料工程師的職責也主要是業務分析。

3.非常重要的一點是，大資料工程師的角色不能脫離市場，因為大資料只有與特定領域的應用相結合，才能產生價值。 因此，在乙個或多個垂直行業的經驗可以為候選人積累行業知識，這對大資料工程師未來的職業生涯有很大幫助。

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