大數據工程師是做什么的？介紹大數據工程師需要的幾項關鍵技能:1.大數據架構的工具和組件數據工程師更注重分析基礎設施，因此所需技能大多以架構為中心。2.深入了解SQL等數據庫解決方案數據工程師需要熟悉數

大數據工程師是做什么的？

介紹大數據工程師需要的幾項關鍵技能:

1.大數據架構的工具和組件數據工程師更注重分析基礎設施，因此所需技能大多以架構為中心。

2.深入了解SQL等數據庫解決方案數據工程師需要熟悉數據庫管理系統(tǒng)，深入了解SQL非常重要。類似地，其他數據庫解決方案，如Cassandra或BigTable，應該是熟悉的，因為不是每個數據庫都是按照可識別的標準構建的。

3.數據倉庫和ETL工具數據倉庫和ETL經驗對于數據工程師來說非常重要。Redshift或Panoply等數據倉庫解決方案以及StitchData或Segment等ETL工具非常有用。另外，數據存儲和數據檢索的體驗同樣重要，因為處理的數據量是天文數字。

4.基于Hadoop的分析(HBase、Hive、MapReduce等。)對基于Apache Hadoop的分析有深入的了解是這個領域非常必要的要求?？偟膩碚f，HBase，Hive，MapReduce的知識存儲是必要的。

5.編碼說到解決方案，編碼和開發(fā)能力是一個重要的優(yōu)勢(這也是很多崗位所要求的)。你要熟悉Python，C/C，Java，Perl，Golang或者其他語言，這將是非常有價值的。

6.機器學習機器學習已經成為一門標準的數據科學，這一領域的知識可以幫助我們?yōu)轭愃频漠a品構建解決方案。這種知識的另一個好處是，它使你在這個領域非常有價值，因為能夠 "戴兩頂帽子 "在這種情況下會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統(tǒng)最后，我們需要對Unix、Linux和Solaris系統(tǒng)有深入的了解。很多數學工具都是基于這些操作系統(tǒng)的，因為它們有Windows和Mac系統(tǒng)沒有的訪問權限和特殊的硬件要求。

統(tǒng)計學的大數據分析師的前景如何？

大數據時代還是很好的。

統(tǒng)計大數據分析師的主要工作方向和要求:

通過經驗的積累很容易解讀數據和數據指標。通過數據分析解決業(yè)務問題。比如業(yè)務監(jiān)控，建立分析系統(tǒng)，做數據產品。能夠對數據分析后的企業(yè)發(fā)展進行評估，分析行業(yè)未來發(fā)展趨勢。

數據分析師與大數據分析師所做工作有什么區(qū)別？

很多初學者對大數據分析的概念很模糊。什么是大數據分析，能做什么，學習時走什么路線，學習后往哪里發(fā)展？很多人的印象都是大數據分析師坐在辦公室里，對著電腦敲鍵盤，和程序員差不多。這個想法是錯誤的。其實大數據分析師是一個很高大上的職業(yè)。大數據分析師獲取必要的數據，分析這些數據，然后從數據中發(fā)現一些問題，提出自己的想法。這是一個大數據分析師的基本工作內容。

大數據工程師做什么，取決于你在數據流的哪個部分工作。從數據上游到數據下游，大致可以分為:

數據采集-gt數據清洗-gt數據存儲-gt數據分析統(tǒng)計-gt數據可視化等等。

大數據分析的內容當然是使用工具組件(Spark、Flume、Kafka等。)或代碼(Java、Scala等。)來實現以上功能。具體如下:

第一，數據收集

業(yè)務系統(tǒng)的嵌入式代碼在任何時刻都會產生一些分散的原始日志，這些分散的日志可以通過Flume進行監(jiān)控和接收，實現分散日志的聚合，即集合。

第二，數據清洗

原始日志，數據很奇怪。

有些字段可能有異常值，即臟數據。為了保證下游的數據分析和統(tǒng)計能夠得到更高質量的數據，需要對這些記錄進行過濾或者對現場數據進行回填。

有些日志的字段信息可能是冗余的，下游不需要使用這些字段進行分析。同時，為了節(jié)省存儲開銷，需要刪除這些冗余的字段信息。

部分日志的字段信息可能包含用戶敏感信息，需要進行脫敏。如果用戶 的名字只保留姓氏，名字由*字符替換。

第三，數據存儲

清洗后的數據可以落入數據倉庫(Hive)進行下游離線分析。如果下游的數據分析和統(tǒng)計要求實時性高，可以將日志記錄到kafka中。

第四，大數據分析和統(tǒng)計

大數據分析是數據流的下游，消耗上游的數據。其實就是從日志記錄中統(tǒng)計各種報表數據。簡單的報表統(tǒng)計可以用sql在kylin或hive中統(tǒng)計，復雜的報表需要用Spark和Storm在代碼層面進行統(tǒng)計分析。好像有些公司會有一個職位叫BI，專門負責這方面的工作。

動詞 （verb的縮寫）數據可視化

以數據表、數據圖等直觀的形式展示上游大數據分析統(tǒng)計的數據。一般公司的一些決策都會參考這些圖表中的數據。當然，大數據平臺(如CDH和FusionInsight)的建設和維護也可能是大數據工程師工作的一部分。

大數據分析師的工作流程簡單分為兩部分。第一部分是獲取數據，第二部分是處理數據。那么如何獲取數據呢？首先要知道，獲取相關數據是數據分析的前提。每個企業(yè)都有自己的一套存儲機制。因此，一門基本的SQL語言是必要的。擁有基本的SQL基礎，然后學習細節(jié)的語法，基本上就可以得到很多數據了。當每個需求明確后，根據需要獲取相關數據，做基礎數據。

獲得數據后，可以進行數據處理。獲取數據并加工成你想要的東西是一個關鍵點。很多時候，有數據不是完成，而是分析的開始。大數據分析師最重要的工作就是根據需求處理數據。只有把數據和需求結合起來，才能發(fā)揮數據的價值，才能看到需求的問題和本質。如果數據沒有處理好，如何從數據中發(fā)現問題？

目前，大數據分析日益成為研究行業(yè)的重要研究目標。面對高數據量、多維度和異構性的特點，以及分析方法的擴展，傳統(tǒng)的統(tǒng)計工具已經難以應對。所以我們需要使用專業(yè)的大數據分析工具。大數據分析工具包括Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS對于大數據分析師來說并不陌生。然而，這三種大數據分析工具處理不同的數據分析場景?？偟膩碚f，SPSS輕便易用，但功能相對較少，適合常規(guī)的基礎統(tǒng)計分析。SPSS和SAS作為商業(yè)統(tǒng)計軟件，提供了研究中常用的經典統(tǒng)計分析和處理。由于SAS功能豐富強大，支持編程擴展分析能力，適用于復雜且要求苛刻的統(tǒng)計分析。摘自: