大数据工程师需要做什么工作？大数据开发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、性能分析等；提高Hadoop集群的高可用、高性能、高扩展特性；海量数据的导入和优化；管理和改进各种文件和其他工作。

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大数据工程师需要具备良好的沟通能力、出色的分析和解决问题的能力；强烈的进取精神和团队合作精神;和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、预测模型和概念验证，以及开发数据建模和挖掘所需的数据集流程。

大数据工程师需要做什么工作？

1、负责大数据领域的场景化解决方案开发及相关模块测试；

2、负责核心功能需求分析和设计、编码、单元测试和功能交付；

3、参与数据平台的设计与开发，构建高效稳健的数据计算系统，保障高可用、稳定、低延迟的优质服务体验；

4、负责大数据平台服务组件的建设和维护，优化现有技术框架，形成可配置、可复用的数据技术能力；

5、通过数据模型跟踪分析业务结果，为业务提出优化解决方案；

6、深度参与大数据Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平台等组件的开发、交付和解决方案支持；

7、探索云服务实现的前沿技术，负责大数据服务的架构设计、开发、测试和运维。

成为一名大数据工程师是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数据科学职业生涯的起点;比较测试综合能力：

编码：熟练掌握编码语言对于这个职位至关重要，并系统地学习和练习这些技能。常见的编程语言有SQL、NoSQL、Python、Java、R、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。您应该熟悉关系和非关系数据库以及它们的工作原理。

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(例如数据仓库)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，当您为公司设计数据解决方案时，您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，因为组织能够收集大量信息。您应该能够编写脚本来自动执行重复性任务。

机器学习：虽然机器学习更多地是数据科学家关注的焦点，但掌握基本概念可以帮助您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，并且因公司而异，其中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替换为云服务，您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安全地管理和存储数据，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，可能会使大数据工程师的角色复杂化。但它也提供了更多的工作机会。

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职位。

关于大数据工程师需要做什么工作就先介绍到这里，大数据工程师负责创建和维护支持数据世界中几乎所有其他功能的分析基础架构。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，将处于帮助公司适应行业需求的主要位置。

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