大数据应用开发工程师

大数据开发工程师需要具备的技能如下：

简单来说，大数据工程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

1、大数据架构工具与组件

企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。

2、深入了解SQL和其它数据库解决方案

大数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB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能力对于大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。

4、基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的数据处理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5、编码

编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中非常关键。

大数据开发工程师前景：

大数据是当今世界中的一个重要趋势，因为5g时代来临，数据爆炸性增长，大数据技术能够帮助企业在海量数据中发现新的商业机会和改善生产效率。因此，大数据开发工程师这个岗位的前景非常广阔。

1.需求增长：随着大数据技术的广泛应用，对大数据开发工程师的需求不断增加。根据公司的预测，到2022年，全球大数据和商业智能市场的规模将达到2600亿美元，而这些市场需要大量的数据开发工程师。

2.薪资水平高：由于大数据开发工程师的技能和知识非常具有价值，因此这个岗位的薪资水平通常很高。这是大数据开发工程师成为热门职业的另一个原因。

3.未来趋势：未来，大数据技术将继续发展和演变。大数据开发工程师需要保持更新和学习，以应对不断变化的技术和新的需求。这意味着大数据开发工程师的未来将充满挑战和机会。

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来3到5年，中国至少需要180万大数据人才，但是迄今为止，中国只有大约30万的人才。

大数据开发工程师可以从事多个不同的岗位，因为这是一个广泛而不断扩大的行业。首先，大数据开发工程师可以在大型的数据隶属的公司和机构中任职，如电信、银行、金融、物流等行业的数据中心。其次，也可以转型成数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家等相关职位，深入了解数据统计、机器学习、人工智能等领域的知识和技能。此外，大数据开发工程师还可以成为独立或自主从业者，或者参与大数据学术研究、数学建模、软件应用等方面。不论是哪一种岗位，大数据开发工程师都需要不断更新自己的技能和知识，保持专业和技能上的竞争优势。

大数据开发工程师是是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。 大数据工程师初、中、高三个级别考试均设《大数据理论基础》、《大数据技能实操》两个科目。