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大数据程序员的工作职责是什么?大数据开发要负责公司大数据平台产品的技术工作,如需求分析、架构设计、研发、以及性能分析工作;提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高扩展特性;海量数据的导入优化工作;理和完善各类文档等工作。
大数据工程师需要具有良好的沟通能力、优秀的分析问题和问题解决能力;具备强烈的进取心和团队合作精神;具备数据库系统的基本理论知识。数据工程是一项战略性工作,其职责包括构建高性能算法、预测模型和概念证明,以及开发数据建模和挖掘所需的数据集流程。
大数据工程师都需要做哪些工作呢?
1、负责大数据领域场景化方案开发及相关模块测试工作;
2、负责核心功能需求分析与设计,编码、单元测试及功能交付。
3、参与数据平台的设计开发,构建高效、健壮的数据计算系统,保证高可用、稳定、低延迟的优质服务体验,
4、承担大数据平台服务组件的搭建和维护,优化现有的技术框架,形成配置化、可复用的数据技术能力;
5、通过数据模型跟踪和分析业务效果,为业务提出优化解决方案。
6、深度参与到大数据Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平台等组件的研发、交付及解决方案支撑;
7、探索云服务化实现的前沿技术,并负责大数据服务的架构设计、开发、测试及运维。
成为大数据工程师可以拥有一个与跨学科团队合作的机会,与数据架构师、建模师和 IT 专家密切合作以实现不同的项目目标。学习云计算、编码技能和数据库设计的基础知识,是作为数据科学职业生涯的起点;比较考验综合能力:
编码:熟练掌握编码语言对于这个职位至关重要,系统地学习和练习这些技能。常见的编程语言包括 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala。
关系和非关系数据库:数据库是最常见的数据存储解决方案之一。你应该熟悉关系数据库和非关系数据库,以及它们的工作方式。
ETL(提取、转换和加载)系统: ETL 是将数据从数据库和其他来源移动到单个存储库(如数据仓库)的过程。
数据存储:并非所有类型的数据都应该以相同的方式存储,尤其是在涉及大数据时。例如,当你为公司设计数据解决方案时,你会想知道何时使用海量数据和数据仓库。
自动化和脚本:自动化是处理大数据的必要部分,因为组织能够收集如此多的信息。你应该能够编写脚本来自动执行重复性任务。
机器学习:虽然机器学习更受数据科学家关注,但掌握基本概念有助于更好地了解团队中数据科学家的需求。
大数据工具:数据工程师不仅仅使用常规数据。他们通常负责管理大数据。工具和技术在不断发展,并因公司而异,一些流行的工具和技术包括 Hadoop、Hive 和 Kafka。
云计算:随着公司越来越多地将物理服务器换成云服务,你需要了解云存储和云计算。
数据安全:虽然一些公司可能有专门的数据安全团队,但许多大数据工程师仍然会负责一些安全管理和存储数据,以防止数据丢失或被盗。
数据工程领域是一个不断发展的领域,它可以使大数据工程师的岗位更加复杂。但它也提供了更多的工作机会。
你可以担任数据工程师、高级云数据工程师、高级数据工程师和大数据工程师等角色。
大数据工程师负责创建和维护分析基础架构,该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试,例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模,挖掘,获取和验证数据集合等流程。基本上成为数据“构建者”是一个激动人心的时刻,如果你喜欢使用新工具并且可以跳出关系数据库的框框思考,那么你将处于帮助公司适应该行业需求的主要位置。
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