在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP
扫描二维码
关注博学谷微信公众号
大数据时代的来临,使得大数据工程师一职也变得火爆起来。许多想要学习大数据并今后投身于此的伙伴,在羡慕这一行广阔发展前景和高额薪资待遇的同时,难免也会担心这样的问题:大数据工程师加班多吗?工作强度大不大?其实我们都明白高薪的工作肯定不轻松的道理,但是大数据工程师的工作强度,也远远没有大家想象的没那么大。而且不同的公司,加班的强度也是不一样的,因此不能一概而论。

首先,在任何行业,工作的感觉取决于你的付出和回报之间的平衡度。如果说你能够在这个岗位上,得到自己满意的回报,那么工作再辛苦,你也会乐在其中,甘之如饴。就拿大数据工程师一职来讲,它的发展前景和工资待遇绝对是高于其他普通行业的。因此大家不能想着要轻松又高薪的工作,这无疑是在做天上掉馅饼的美梦,是不切实际的。因此首先不管大数据工程师工作强度如何,工作的心态一定要摆正。
要想知道大数据工程师的加班情况,我们可以来了解下大数据的日常工作内容:负责公司大数据产品/项目的后台研发;参与大数据相关的算法和模型分析实现;负责技术预研,产品设计以及文档编写等工作;参与大数据的数据治理和数据处理相关java开发工作;参与海量数据处理,业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模等等。
看上去大数据工程师负责的内容不少,但是工作强度也是需要结合个人能力来说的。关于加班的问题,只能说,这也是看个人能力来的。你的工作能力够强,能够在规定时间内完成工作,自然就不需要加班。如果说你的专业技能不够,导致无法按时完成工作,加班也是没办法的事情是不是?这个行业本身是比较常规的工作量,所以也不会存在经常加班的情况。
另外,大数据开发要处理大规模的数据,目前的各种技术在发展,高效的开发工具大大减轻了大数据开发工程师的工作负担,所以大数据开发工程师的工作虽然不是很轻松,但是也算不上很累,当然加班的情况还是存在的。做大数据开发工程师,加班是肯定会有的。所有的开发的岗位,都不是轻松的工作,不然也不会有那么高的薪资。如果想要拿高薪,也是需要对应的付出的。
综上所述,世上不存在轻松又高薪的工作,大数据工程师的岗位也是如此,能力和回报越大责任也越大。当然,如果是天天加班这样的工作强度,也是人所不能承受的,因此大家完全可以放心,就是正常的技术岗位工作强度。如果大家仅仅是抱着找一个朝九晚六,轻轻松松上五天班这样的想法,那只能说技术岗位可能不太适合你了。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
大数据Hbase经典面试题汇总
本文是根据市场需求和许多程序员面试的反馈而整理出来的,里面汇总了近些年来有关Hbase知识点的大数据经典面试题。希望本文能帮助求职者梳理Hbase知识点,让求职者在面试过程中胸有成竹。
11312
2019-08-05 19:10:38
什么是数据可视化?三分钟快速解读
大数据时代如何做好数据分析是每个企业都在关注的问题,而数据可视化无疑是未来的发展趋势之一。相信大家对数据可视化并不陌生,但是大家真的了解什么是数据可视化吗?本文就用三分钟简单解读一下数据可视化的概念、发展、优势和工具,带大家快速了解和认识数据可视化。
10256
2019-11-29 16:51:22
大数据技术的应用领域有哪些?
大数据技术逐渐成熟,已经在诸多领域得到了广泛的应用,随着5G时代的带来,数据化的企业运营成为企业优化产业结构、提升服务质量的奠基。在数据时代数据量迅速扩大、数据维度不断完善、数据分析的指导性更加明显。那大数据技术的应用领域有哪些呢?对于学习大数据技术的同学们而言,应该精准到哪些行业就业呢?
18196
2019-12-16 18:57:00
什么是数据科学异常值检测原理?
什么是数据科学异常值检测原理?异常值的检测方法有基于统计的方法,基于聚类的方法,以及一些专门检测异常值的方法等。使用pandas,可以直接使用describe()来观察数据的统计性描述,或者简单使用散点图也能很清晰的观察到异常值的存在。
9595
2020-03-20 16:21:07
数据科学的发展历程
如今,数据科学可以说是一个十分火爆的领域,我们可以看到数据科学在各行各业都得到了广泛的应用。虽然数据科学在近几年发展得如此迅猛,但是数据科学的核心技术其实早在很久以前就已经提出来了。比如数据挖掘、Hadoop、深度学习、神经网络、数据可视化、强化学习和云计算等等技术都是推动数据科学发展进程的核心手段,下面我们一起来看看吧!
11876
2020-03-26 15:36:30
