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大数据开发工程师需要掌握哪些能力

发布时间:2023-04-06 16:31:09 已帮助:

大数据开发工程师需要掌握哪些能力

大数据工程师是做什么的?大数据工程师需要具备哪些能力?大数据方向的职业发展如何?这些无疑是即将进入大数据行业的学生最关心的问题。今天,小编整理了一些观点,希望对那些想从事大数据行业的人和已经从事大数据产业的人有所帮助!

什么是大数据工程师?都做什么?
  其实,大数据工程师就是一群“玩数据”的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。大数据和传统数据的区别在于,它是在线的、实时的,规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。
  如果把大数据想象成一座不停累积的矿山,那么大数据工程师的工作就是:“步,定位并抽取信息所在的数据集,相当于探矿和采矿。第二步,把它变成直接可以做判断的信息,相当于冶炼。最后是应用,把数据可视化等。”
  因此分析历史、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。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。
 1、找出过去事件的特征
  大数据工程师是一个很重要的工作,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,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、年纪、兴趣爱好,是否互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏,平常喜欢在网上做什么事情。
 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,如果夏天不热,很可能某些产品就没有去年畅销,除了空调、电扇,游泳衣等都可能会受其影响。那么就要建立气象和销售数据之间的关系,找到与之相关的品类,提前预示商家周转库存。
  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。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。
  作为电商的阿里巴巴,则希望通过大数据锁定精准的人群,帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人,比起现有的用户,这些人对产品更感兴趣。”
  一个淘宝的实例是,某人参卖家原来推广的目标人群是产妇,但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现,针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
需要具备的能力
  1、数学及统计学相关的背景
  就BAT三家互联网大公司来说,对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者,更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字,按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来。
  但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意义的结果,并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。”
 2、计算机编码能力
  实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,你必须亲自动手才能发现金子的价值。
  举例来说,现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据,如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中,大数据工程师的职责以商业分析为主,但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
 3、对特定应用领域或行业的知识
  大数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为大数据工程师有很大帮助。
  因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。他不能只是懂得数据,还要有商业头脑,不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业,能就其中某些领域有一定的理解,还是与公司的业务方向一致的。
大数据工程师的职业发展
  1、如何成为大数据工程师?
  由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
  还有,目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。
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 2、薪酬待遇
  作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。
  3、职业发展路径
  由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。
  有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。