大数据研发工程师培训：数据研发工程师技能要求

大数据的发展，使得相关岗位人才需求快速上升，并且随着数据团队的成熟，负责不同环节的大数据工程师们，也有不同的Title，在相关的招聘信息当中，也会提出针对性更强的技能要求。今天的大数据研发工程师培训分享，我们就主要来了解一下数据研发工程师技能要求。

首先，想要做大数据研发的工作，肯定是需要针对性地提升自己的技能的，要了解相信的技能要求，最简单的方式莫过于从求职网站上查看信息。


总体来说，招聘信息当中常常出现的需求如下：

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。

2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。

3、熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。

4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。

5、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。

当然，这些并非全部，但是可以作为学习参考的方向。大数据研发工程师学习路线——

第一步：分布式计算框架

掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。

第二步：大数据算法和工具

学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步：大数据项目实践

可以从网上找一些相关的项目，或者比赛等，当然，如果是专业的培训班课程，也是会有项目实战阶段的。

关于大数据研发工程师培训，数据研发工程师技能要求，相信看完以上的内容，大家也都有了基本的了解了。大数据研发工程师，是企业普遍需求的高级人才，掌握核心技能是入行的关键。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据研发工程师培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服了解！