项目培训生与数据工程师

优就业大数据内容主要讲了Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、机器学习等知识。所以学完后学员可以找的工作主要有：大数据运维师、大数据开发师、Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、大数据挖掘师等工作岗位。

1.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。2.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?3.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。

（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；（5）熟悉计算机网络的原理和技术；（6）掌握数据库原理及基本理论；（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；（10）了解数据库发展趋势与新技术；（11） 掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。本考试设置的科目包括：（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。 图书信息 书 名： 数据库系统工程师考试试题分类精解与题型练习（第2版）作 者：张友生出版社：电子工业出版社出版时间：2008年03月01日ISBN: 9787121050091开本：16开定价：元内容简介本书由希赛IT教育研发中心组织编写，作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的数据库系统工程师级别考试的辅导与培训教材。根据最新的数据库系统工程师考试大纲，对历年考试试题进行了分析和总结，对考试大纲规定的内容有重点地进行了细化和深化，并提供了大量的题型练习及详细的分析、解答。考生可通过阅读本书掌握考试大纲规定的知识点，掌握考试重点和难点，熟悉考试方法、试题形式、试题的深度和广度、考试内容的分布，以及解答问题的方法和技巧。本书可作为数据库系统工程师的考试用书，也可作为程序员、软件设计师、系统分析师考试的参考书籍。图书目录第1章 计算机原理与体系结构第2章 存储系统第3章 可靠性与系统性能评测第4章 数据结构与算法第5章 操作系统第6章 程序设计语言和语言处理程序第7章 计算机网络第8章 多媒体基本知识第9章 系统开发和运行维护第10章 安全性知识第11章 标准化知识第12章 知识产权第13章 信息化基础第14章 计算机专业英语第15章 数据库技术基础第16章 数据操作与SQL第17章 数据库的控制功能第18章 数据库设计基础理论第19章 数据库设计第20章 网络环境下的数据库第21章 数据库发展趋势与新技术第22章 数据库综合设计第23章 数据流图设计附录B 下午试题中通用的附录B 表示规则主要参考文献图书信息书 名： 数据库系统工程师考试历年试题分析与解答（第4版）作 者：希赛教育软考学院出版社：电子工业出版社出版时间：2012年04月01日ISBN: 9787121160776开本：16开定价： 元内容简介《数据库系统工程师考试历年试题分析与解答（第4版）》由希赛教育软考学院组织编写，作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中数据库系统工程师考试的辅导与培训教材。本书根据最新的数据库系统工程师考试大纲，对历年考试试题进行了分析和总结，对考试大纲规定的内容有重点地进行了细化和深化。考生可通过阅读本书掌握考试大纲规定的知识点、考试重点和难点，熟悉考试方法、试题形式、试题的深度和广度、考试内容的分布，以及解答问题的方法和技巧。《数据库系统工程师考试历年试题分析与解答（第4版）》可作为数据库系统工程师的考试用书，也可作为程序员和软件设计师的参考书籍。

大数据工程师主要是，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：

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。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。

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。

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。

扩展资料

大数据工程师需要学习的知识

1、linux

大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。

2、Hadoop

我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用mapreduce对数据进行处理。

参考资料来源：百度百科-大数据分析师

当下想要成为大数据可视化工程师，想要进军这个行业的人不在少数，而且理科生会居多有点。有些想要学这门技术的文科生就很纳闷，不知道文科生怎么成为大数据可视化工程师，笔者时常收到大家类似的提问留言。电脑培训就详细讲讲，文科生怎么成为大数据可视化工程师，这个话题，解答大家心中的疑问。

1：我们都清楚的，大数据可视化是个技术岗位，那么既然是技术岗，掌握好专业技能就是首要任务。文科生想要成为合格的大数据可视化工程师，就需要熟悉MongoDB、MySQL、Redis、HBase、ElasticSearch等主流数据库;有大数据平台、数据仓库、算法挖掘、机器学习、推荐系统、大数据流处理等相关从业经验，熟悉并理解分布式系统开发。

2：除开以上技能之外，大数据工程师还需要熟悉并理解流式处理流程,掌握分布式环境开发、部署，TB级以上的实时数据流处理开发经验;有基于分布式计算技术(如Hadoop、Spark等)的数据仓库的技术架构设计、数据架构设计成功经验;深入理解Hadoop/Spark生态圈和数据应用二次开发;熟悉分类、回归、聚类等各种机器学习算法等等。

3：当你能够纯熟掌握以上技术的时候，那么找到一份大数据相关的工作是不难的哦!当然，以上技术学起来的难度也还是有的，对于本来就不是很占优势的文科生来讲，想要成为大数据可视化工程师的最好方式就是参加专业的培训。

介绍下大数据工程师所需的几项关键技能：

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。