黄宝宝0328
大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。
技能：
大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。大数据运维工程师掌握服务器知识，才能对服务器进行合理的配置，在服务器出现故障的时候能够自如地应对。
大数据运维工程师需要具有提供方案的能力。大数据运维工程师需要对数据进行分析，然后再根据分析的结果，为公司制定具有可行性的方案，这样才能体现出数据分析的实际价值。
大数据运维工程师需要对数据具有高度的敏感性。高度的敏感性可以帮助大数据运维工程师透过现象发现数据背后隐藏的更有价值的内容。
大数据运维工程师需要掌握一些脚本语言。常见的脚本语言Shell、PHP、COBOL等，大数据运维工程师最少需要熟练掌握其中一种。以上就是大数据运维工程师需要掌握的一些常见技能。
大数据运维工程师的主要职责：
1、承担团队的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考评等。
2、组织制订、完善与本部门相关的管理制度、标准操作手册 SOP维护操作MOP和应急预案等。
3、组织制定中心基础设施保养计划，做好相关计划的实现、控制及优化工作。
4、审核、报批、组织实施各类变更申请、事报告工作，做好相关应急工作的指挥与处理。
5、组织开展数据中心基础设施运行维护相关培训、训练与演练。
6、协助商务部与外包服务商洽谈相关维护服务合同，监督服务实施并要求进行审核与考评，确保相关基础设施的稳定运行。
7、负责数据中心基础设施资源统计、容量预警工作，做好每月用水用电统计、PUE统计与分析。
8、配合数据中心进驻客户的场地选址、平面布局、改造实施、进驻管理等支持协调工作。
9、基础设施月报、环境报告的编写和提交。
10、数据中心基础设施的持续优化和改善。
11、负责上级主管领导交办的其它工作。
queenwendy
大数据学习找大数据培训机构是可以的，节省时间成本。能接触到最新技术。但选一家靠谱的大数据培训机构是很重要的，毕竟“好的选择是成功的一半”。具体怎么样选，建议如下。首先要了解大数据就业方向大数据工程师的三个就业方向: Hadoop大数据开发，对应部门包括大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等数据挖掘对应工作场所，包括数据科学家、数据挖掘工程师等，以及和运维相关的大数据运维工程师等，就业的情况还是和个人的技术实力分不开的。然后从他们的师资力量、大数据培训课程内容、口碑以及学员就业情况这四个大的方面去进行分析，然后选择几家比较好的再进行一下对比。最后选择一个比较适合自己的进行实地校区进行考察。师傅领进门修行靠个人，只有真正掌握专业的技术知识，拥有强大的技术核心竞争力，才能成为我们战胜竞争对手的法宝。 技术不够专业，不可替代，在职业素养上也有一定的优势。
毛的惊喜
1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
南京葫芦娃
从发现情景来看，大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，新生的数据科学家Data Scientists，将是最有发展前景的职业。就业前景虽好，但自学较困难。有机会最好还是选择尚硅 谷大数据Hadoop培训，进行系统化学习。
Tequila1114
这个要看你在哪个城市了，每个城市所存在的机构都不一样。最好选择覆盖地区广的，比较权威的培训机构。大数据的专业要求很高。目前敢培训大数据的学校都是具备一定专业性的，主要看看是否能提供真实的案例来供学生们分析来进行专业性的判断。多看看网络上的口碑。找到真正适合自己的培训机构。需要掌握的专业技术：坚实的Java技术作为基础支持，之后学习：Hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。技术人员就业方向：大数据系统研发人才，大数据应用开发人才和大数据分析人才。
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