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學(xué)大數(shù)據(jù)都可以就業(yè)哪些崗位?

發(fā)布:大數(shù)據(jù) 2022-02-08 17:09

學(xué)大數(shù)據(jù)都可以就業(yè)哪些崗位?

推薦答案

  學(xué)大數(shù)據(jù)都可以就業(yè)哪些崗位?因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涉及到的知識(shí)相對(duì)比較廣泛,全部學(xué)精難度太大,所以現(xiàn)在企業(yè)在招聘的時(shí)候會(huì)細(xì)分大數(shù)據(jù)崗位,專注于某個(gè)方向招聘,所以先解下大數(shù)據(jù)的都有哪些就業(yè)方向,然后你在后續(xù)的學(xué)習(xí)過程中對(duì)哪部分比較感興趣就重點(diǎn)關(guān)注那部分。

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  數(shù)倉工程師 (全稱:數(shù)據(jù)倉庫工程師)

  數(shù)倉工程師日常工作一般是不寫代碼的,主要以寫 SQL 為主!

  數(shù)倉工程師是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域公司招聘較多的崗位,薪資也較高,需要重點(diǎn)關(guān)注!

  數(shù)據(jù)倉庫分為離線數(shù)倉和實(shí)時(shí)數(shù)倉,但是企業(yè)在招聘時(shí)大多要求兩者都會(huì),進(jìn)入公司之后可能會(huì)專注于離線或?qū)崟r(shí)其中之一。

  就目前來說,大多數(shù)的企業(yè)還是以離線數(shù)倉為主,不過未來趨勢肯定是實(shí)時(shí)數(shù)倉為主,所以學(xué)習(xí)時(shí),為了現(xiàn)在能找到工作,需要學(xué)習(xí)離線數(shù)倉,為了以后的發(fā)展,需要學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)數(shù)倉。所以,離線和實(shí)時(shí)都是我們重點(diǎn)掌握的!

  需要掌握的技能:

  不管離線還是實(shí)時(shí),重中之重就是:SQL

  SQL 語法及調(diào)優(yōu)一定要掌握,這里說的 SQL 包括 mysql 中的 sql,hive中的 hive sql,spark 中的 spark sql,flink 中 的 flink sql。

  在企業(yè)招聘的筆記及面試中,一般問的關(guān)于 sql 的問題主要是以 hive sql 為主,所以請(qǐng)重點(diǎn)關(guān)注!

  除 sql 外,還需要重點(diǎn)掌握以下技能,分為離線和實(shí)時(shí)

  離線數(shù)倉需要重點(diǎn)掌握的技能:

  Hadoop(HDFS,MapReduce,YARN)

  Hive(重點(diǎn),包括hive底層原理,hive SQL及調(diào)優(yōu))

  Spark(Spark 會(huì)用及了解底層原理)

  Oozie(調(diào)度工具,會(huì)用即可)

  離線數(shù)倉建設(shè)(搭建數(shù)倉,數(shù)倉建模規(guī)范)

  維度建模(建模方式常用的有范式建模和維度建模,重點(diǎn)關(guān)注維度建模)

  實(shí)時(shí)數(shù)倉需要重點(diǎn)掌握的技能:

  Hadoop(這是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),不管離線和實(shí)時(shí)都必須掌握)

  Kafka(重點(diǎn),大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中算是唯一的消息隊(duì)列)

  Flink(重中之重,這個(gè)不用說了,實(shí)時(shí)計(jì)算框架中絕對(duì)王者)

  HBase(會(huì)使用,了解底層原理)

  Druid(會(huì)用,了解底層原理)

  實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)(兩種數(shù)倉架構(gòu):Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu))

  大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

  數(shù)據(jù)開發(fā)工程師一般是以寫代碼為主,以 Java 和 Scala 為主。

  大數(shù)據(jù)開發(fā)分兩類,一類是編寫Hadoop、Spark、Flink 的應(yīng)用程序,第二類是對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進(jìn)行開發(fā),如對(duì)開源框架的擴(kuò)展開發(fā),數(shù)據(jù)中臺(tái)的開發(fā)等!

  需要重點(diǎn)掌握的技能:

  語言:Java 和 Scala(語言以這兩種為主,需要重點(diǎn)掌握)

  Linux(需要對(duì)Linux有一定的理解)

  Hadoop(需理解底層,能看懂源碼)

  Hive(會(huì)使用,能進(jìn)行二次開發(fā))

  Spark(能進(jìn)行開發(fā)。對(duì)源碼有了解)

  Kafka(會(huì)使用,理解底層原理)

  Flink(能進(jìn)行開發(fā)。對(duì)源碼有了解)

  HBase(理解底層原理)

  通過以上技能,我們也能看出,數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)倉開發(fā)的技能重復(fù)率較高,所以很多公司招聘時(shí) 大數(shù)據(jù)開發(fā) 和 數(shù)倉建設(shè) 分的沒有這么細(xì),數(shù)據(jù)開發(fā)包含了數(shù)倉的工作!

  ETL工程師

  ETL是三個(gè)單詞的首字母,中文意思是抽取、轉(zhuǎn)換、加載

  從開始的圖中也能看出,ETL工程師是對(duì)接業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的交接點(diǎn),所以需要處理上下游的關(guān)系

  好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享:學(xué)大數(shù)據(jù)都做哪些崗位?對(duì)于上游,需要經(jīng)常跟業(yè)務(wù)系統(tǒng)的人打交道,所以要對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)比較熟悉。比如它們存在各種接口,不管是API級(jí)別還是數(shù)據(jù)庫接口,這都需要ETL工程師非常了解。 其次是其下游,這意味著你要跟許多數(shù)據(jù)開發(fā)工程師師、數(shù)據(jù)科學(xué)家打交道。比如將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的清洗、整理、融合),交給下游的數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

  需要重點(diǎn)掌握的技能

  語言:Java/Python(會(huì)基礎(chǔ))

  Shell腳本(需要對(duì)shell較為熟悉)

  Linux(會(huì)用基本命令)

  Kettle(需要掌握)

  Sqoop(會(huì)用)

  Flume(會(huì)用)

  MySQL(熟悉)

  Hive(熟悉)

  HDFS(熟悉)

  Oozie(任務(wù)調(diào)度框架會(huì)用其中一個(gè)即可,其他如 azkaban,airflow)

  數(shù)據(jù)分析工程師

  在數(shù)據(jù)工程師準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)維護(hù)好數(shù)倉后,數(shù)據(jù)分析師就上場了。

  分析師們會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)情況,分析得出結(jié)論、制定業(yè)務(wù)策略或者建立模型,創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價(jià)值并支持業(yè)務(wù)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

  好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享:學(xué)大數(shù)據(jù)都做哪些崗位?同時(shí)數(shù)據(jù)分析師在后期還有數(shù)據(jù)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘和算法工程師三個(gè)分支。

  需要重點(diǎn)掌握的技能:

  數(shù)學(xué)知識(shí)(數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí),需要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)等課程)

  編程語言(需要掌握Python、R語言)

  分析工具(Excel是必須的,還需要掌握 Tableau 等可視化工具)

  數(shù)據(jù)敏感性(對(duì)數(shù)據(jù)要有一定的敏感性,看見數(shù)據(jù)就能想到它的用處,能帶來哪些價(jià)值)

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