本文目录
- 大数据应用工程师是做什么的
- 大数据工程师跟算法工程师的区别有哪些
- 大数据工程师好做吗
- 为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%
- 如何才能成为大数据工程师
- 有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师这个岗位与之相比已经要凉了，你怎么看
- 大数据工程师跳槽前需要准备什么
- 怎样成为优秀的大数据工程师需要具备哪些技术
- 学历影响大数据工程师的收入吗大数据工程师未来前景如何
大数据应用工程师是做什么的
此时一位码农路过，并留下了自己的见解。
大数据应用工程师，顾名思义，就是搞大数据的，也就是在巨大的数据量面前进行数据处理，然后筛选出有用的东西。数据工程师日常都是按照几个步骤来处理数据的，从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -》 数据清洗 -》 数据存储 -》 数据分析统计 -》 数据可视化 等几个方面。具体如下：
- 数据采集。在公司一些应用中，多多少少都会在一些关键的地方进行数据买点，记录下日志。然而大多数时候这些日志都是分散的，所以需要使用工具来把这些分散的数据聚合起来。
- 数据清洗。原始记录下来的数据都是千奇百怪的，对于这样的数据来说，其实还不可用，所以要对数据进行清洗。一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的“数据分析统计“能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤；而有些字段是多余的，为了后续的数据存储节省开销，需要把这些冗余的字段删除掉；还有一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。
- 数据存储。清洗后的干净数据就需要存储到数据仓库中。具体使用哪种数据存储引擎，就需要看下游取数据的时候对数据实时性的要求。如果实时性要求比较高的话，一般会使用kafka进行数据存储。
- 数据分析统计。这方面的工作也要部分公司管其叫BI，通过去数据存储引擎那里取出数据，对数据进行各方面的统计和分析或者是做成报表。
- 数据可视化 。也就是把搜集的数据进行可视化处理，根据不同要求，可视化的图形也不尽相同。最后根据这些可视化的数据，进行下一步的决策。
以上便是大数据工程师的日常工作。
大数据工程师跟算法工程师的区别有哪些
大数据正在经历从概念向产业转化的过程，目前大数据领域的岗位职责也开始逐渐清晰，更多的大数据岗位将被陆续释放，这些岗位中目前比较常见的就是大数据工程师和算法工程师，这两个岗位的区别体现在以下几点：
第一：定位不同。大数据工程师的定位往往从应用的角度出发，而算法工程师的定位则非常具体，大数据工程师需要解决大数据平台的设计以及应用，而算法工程师往往针对具体问题（场景）进行算法设计，有的团队也会要求算法工程师完成算法实现。
第二：职责不同。大数据工程师的任务往往都是基于大数据平台的，比如最常见的是大数据平台的功能开发，原有系统的大数据化，大数据的场景解决方案，大数据与其他系统的对接等等。算法工程师的任务往往是根据具体的场景进行算法设计、训练算法、验证算法等任务，当然也有的团队把算法设计和算法实现分开。
第三：任务面不同。从工作的内容来看，大数据工程师的工作面更广一些，有的时候大数据工程师还需要做一些大数据运维方面的事情，比如大数据平台的搭建、组件部署、测试等工作，另外还可能会做一些存储、虚拟化、管控方面的任务，当然更多的任务是完成功能的开发和对接。相比于算法工程师来说，大数据工程师的任务面更广一些。
第四：发展方向不同。大数据工程师的发展方向是大数据行业专家、大数据咨询专家、大数据架构师、大数据项目经理等岗位，而算法工程师发展方向是算法专家、首席科学家（团队）等岗位。可以说大数据工程师更偏向工程实践方向，而算法工程师往往更偏向研发方向。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可也咨询我。
谢谢！
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。
这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
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。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
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”。
王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，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。”联合国百度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，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，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。”颜莉萍说。因此她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。
本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。
A 大数据工程师做什么？
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，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。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”
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。
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。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
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。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
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。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
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。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
B 需要具备的能力
数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历，一般企业只要本科生就行，数据分析师专科生也能够满足要求，当然专本科生和硕士博士生的工作内容有一定的差别，专本科就要是把博士的模型进行实现并验证。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素，当然也能够通过融信教育短期的实训获得。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
对特定应用领域或行业的知识
在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项，大数据分析师就是一个技术加业务的岗位，不像一般的纯技术类吃青春饭的岗位，它是越老越值钱的岗位。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
C 大数据工程师的职业发展
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。
今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍建议，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。颜莉萍表示，“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，融信教学顺势推出了大数据开发工程师的实训，帮助没有基础的同学跨过门槛。
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。”颜莉萍说。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。
为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%
当前正处在大数据时代，基于大数据的相关应用也正处在落地应用的初期，由于大数据研发人才存在较大的人才缺口，所以目前整个IT行业内，从事大数据开发的研发人员在薪资待遇上也是比较高的。由于早期从事大数据开发的工程师往往都具有较高的学历（研究生以上），这也是薪资待遇比较高的原因之一。
在IT行业内，技术人员的薪资待遇与所掌握的知识结构有密切的关系，对于掌握流行技术的开发人员来说，在薪资待遇方面往往会更好，这也是促进人才结构升级的办法。大数据相关研发工作对于开发人员往往有更多的要求（数学、统计学等），要从事大数据相关的研发工作往往也需要较长时间的积累，所以大数据人才的待遇也相对比较高。由于大数据行业的发展速度要明显快于人才的培养速度，所以大数据领域在未来较长一段时间内都将面临人才短缺的问题，尤其是专业的技术人才，这在一定程度上进一步推升了大数据开发岗位的薪资待遇。
Java程序员群体是目前IT行业内一个较为庞大的人群，主要原因在于Java语言有广泛的应用场景和稳定的性能表现，不论是大型互联网应用还是中小型开发，Java都有丰富的解决方案。由于Java语言在大数据领域也有广泛的使用，所以不少Java程序员也陆续转向了大数据领域，从目前的行业发展情况来看，选择大数据方向的Java程序员往往在待遇上有一个较为明显的提升。
最后，随着产业互联网的发展，未来从事大数据开发的工程师在待遇上会有进一步上升的空间，所以学习大数据相关知识对于程序员来说是有必要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
如何才能成为大数据工程师
如何成为一个大数据工程师？这个问题挺好的，我想很多人都想知道，毕竟现在大数据挺火的，我结合我的个人经验来说吧，大数据开发工程师，首先你得熟悉关系型数据库，比如Oracle或者MySQL，熟悉之后，有利于数据仓库的开发，因为很多做ETL(抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）)时，用的源就是这些，不过还有其他比如从Nosql数据库导出导入数据，也有用FTP传输数据，还有用爬虫工具爬数据，等等很多中方式。再次熟悉Hadoop，这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术，它的HDFS可以实现分布式存储，Yarn是一个优秀的资源调度框架。再次你可以学习Hadoop生态圈中的技术，向Hive现在用的挺多的，只要你会SQL语句在熟悉一下Hadoop的架构原理，基本可以驾驭了它，它做数据仓库很优秀，还可以自定义函数UDF，也可以控制权限，你也可以通过Sqoop工具从数据库中向Hive中导入数据，速度是真的快，在一个就是面向列族的Hadoop的数据库HBase，现在也用的挺多的，只要是大数量的，一般大部分用HBase存储数据，Hbase实时性强，延时低，有唯一ROWkey的索引机制，所以很快。你还有学习FLUME用来收集日志，比如静态日志Nginx产生的，里面有很多关键的信息可以分析，通过Hive清洗数据，最后存储在HBase，还有就是Kafka消息订阅分发系统，这个也用的多，比如很多实时行的数据可以通过Kafka分类可以存储在Hbase中不同的表中，在一个就是Spark生态圈，Spark是基于内存计算的大数据计算框架，他计算非常快，如果要求计算速度高，有实时性强，可以采用Spark的SparkSQL、SparkStreaming等，Spark还支持机器学习，图计算等。最后再学习一下JAVAweb的ssh框架。学玩这些基本计算一个初级的大数据开发工程师啦。
有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师这个岗位与之相比已经要凉了，你怎么看
大数据工程师的岗位划分包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析以及大数据运维等，在当前的大数据时代，这些大数据相关的工作岗位依然有较大的人才缺口，随着大数据技术的逐渐落地，大数据工程师的需求量会在未来较长的一段时间内保持一个增长的趋势。
随着大数据的发展，人工智能领域也获得了更好的发展机会，尤其在机器学习（包括深度学习）、计算机视觉和自然语言处理等领域都得到了大数据强大的支撑，一些人工智能产品也在陆续运用到生产环境中，比如在物流、工业生产、医疗等领域都存在大量的智能体。
随着市场对于人工智能产品的呼声越来越高，不少科技公司都陆续组建了人工智能研发团队，所以近几年人工智能领域的专业人才获得了更多的发展机会，薪资待遇往往也比较高。但是由于人工智能领域的专业人才往往需要较长的培养周期，而且本科阶段开设人工智能专业的高校屈指可数，这就导致在未来较长一段时间内，人工智能相关人才将长期面临短缺的现象。
虽然人工智能相关人才获得了市场的追捧，但是大数据相关人才也依然是热点之一，大数据人才的发展空间也比较大，随着产业互联网的发展，大数据相关人才将在广大的传统行业发挥出巨大的作用，因此大数据方向依然是一个不错的选择。
最后，大数据和人工智能的关系非常密切，不少人工智能研发人员都是从大数据转过去的，所以大数据也是通往人工智能的重要途径之一。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据工程师跳槽前需要准备什么
谢谢邀请！
对于大数据工程师来说，如果想换一个工作环境，需要做好以下几个方面的准备：
第一：确定一个具体的目标岗位。转岗大部分情况都会有一个岗位的提升，比如从事应用级开发转向研发级开发，从事工具分析（BI）转向研发级分析（机器学习）等等，在决定转岗之前一定要有一个清晰的目标。在IT领域里，不太提倡低层次跳槽，转岗既要考虑薪资待遇问题，也要考虑发展空间的问题。
第二：梳理自己的工作职能。在转岗之前要把自己的工作职能梳理清楚，以便于在新岗位面试的时候能把自己的能力和知识结构全面的呈现出来。大数据不少岗位与行业有密切的关系，尤其是大数据分析相关岗位往往与行业（场景）有紧密的关联，在转岗的时候一定要考虑到原有知识结构与新岗位匹配的问题。
第三：提前了解目标企业的信息。对于想转岗的大数据工程师来说，最好对目标企业有一个比较全面的了解，包括经营状况、行业地位、主营业务、团队构成等等，这些情况对未来的职场发展都会有一定的影响。如果暂时没有创业的想法，那么建议首先考虑大厂，因为对于大数据工程师来说，大厂会有更多的资源（数据等），发挥的空间也更大。
大数据工程师是目前行业比较缺乏的专业人才，不论是大数据开发工程师、大数据分析工程师还是大数据运维工程师都存在一定的缺口，伴随着大数据相关技术的逐渐落地，大数据工程师的发挥空间也将越来越大。
虽然大数据行业目前人才缺口比较大，但是作为大数据工程师来说也一定要与时俱进，不断通过自主学习提升自己的能力。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
怎样成为优秀的大数据工程师需要具备哪些技术
大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，其中大数据平台研发工程师的数量占比较少，属于大数据领域的高端人才，往往从业者在研究生期间主攻的方向就是大数据平台研发。
大数据应用开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，由于目前大数据正在处在落地应用的阶段，所以有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等，这些编程语言是可以开发落地应用的。
大数据分析工程师是大数据领域非常重要的岗位，因为大数据的核心之一是数据价值化，而数据价值化的核心则在于数据的分析和应用，所以数据分析是大数据应用的一个重点所在。大数据分析工程师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具，比如一些常见的BI工具，在一些比较简单的场景下BI工具能完成大量的工作，并生成呈现界面。看一个使用Python中scipy库的应用：
大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
学历影响大数据工程师的收入吗大数据工程师未来前景如何
首先，对于大数据工程师来说，学历一定是影响薪资待遇的重要因素，尤其是在职场的初期更为明显一些。按照近几年的历史经验来看，研究生的薪资待遇要明显高于本科生，而且发展空间也有一定的区别。
其次，从大数据工程师的长期发展来看，高学历也有一定的优势，主要体现在以下几点：
第一：高学历的大数据工程师往往有较高的职场起点。通常情况下，研究生学历的大数据工程师往往有机会从事平台研发岗位，而本科生学历的大数据工程师往往做应用开发的多一些，主要集中在场景大数据应用开发领域。从这个角度来看，高学历在具体岗位的选择上有一定的优势，而这也是产生薪资待遇差距的重要因素。
第二：发展方向不同。高学历的大数据工程师往往走研发级路线，而较低学历的大数据工程师未来往往会走管理路线。研发级路线虽然压力也比较大，但是研发级路线的工程师往往有较长的职业生命周期，在IT领域里，这也是一个比较重要的优势。
第三：人才结构升级将促使从业者学历的提升。当前正处在产业结构升级的时期，产业结构升级必然会带来人才结构升级，而读研是一个提升职场竞争力的有效方式，所以人才结构升级将进一步促进从业者学历的提升。从这个角度来看，学历提升对于大数据工程师来说，具有一定的实际意义。
大数据当前正处在落地应用阶段，在大数据落地到传统行业的过程中，需要破除大量的行业壁垒，需要解决诸多技术问题和管理问题，所以大数据工程师未来的发展空间还是比较大的，从事大数据相关工作是个不错的选择。
对于职场人来说，通过读研来突破自身的发展瓶颈是一个有效的手段，读研不仅可以丰富自身的知识结构，也能够明显提升自己的研发能力并提升眼界。
最后，读研一定要趁早。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
