成都大数据培训之从事大数据开发就业情况和前景
作者：覃老师 浏览次数： 2021-09-24 16:15
成都大数据培训之从事大数据开发就业情况和前景
一、大数据开发是做什么的？
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。
小编为此随手截了一些招聘信息的图，关于大数据开发岗位具体的工作内容，现如今企业的要求基本如下：
二、看了现如今企业招聘的要求，那么就会有同学问了
大数据需要学习哪些技术呢？
1、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapReduce框架。HDFS存储数据，并优化存取过程。
MapReduce方便了工程师编写应用程序。
2、Java编程
Java语言是基础，可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点，它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。
3、Hive
Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具，方便了数据汇总和统计分析。
4、Linux基础操作命令
大数据开发一般在Linux环境下进行。大数据工程师使用的命令主要在三方面：查看进程，包括CPU、内存；排查故障，定位问题；排除系统慢的原因等。
5、HBase
HBase可以随机、实时读写大数据，更适合于非结构化数据存储，核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。HBase作为Hadoop的数据看，它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，可以协调为分布式应用程序。ZooKeeper的功能主要有：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务。
7、Avro与Protobuf
Avro、Protobuf是适合做数据存储的数据序列化系统，有较丰富的数据结构类型，可以在多种不同的语言间进行通信。
8、Phoenix
Phoenix是一种开源的sql引擎，是用Java语言编写的。
9、Cassandra
Apache Cassandra是运行在服务器或者云基础设施上的可以为数据提供完美平台的数据库，具有高性能、可扩展性、高线性。
Cassandra支持数据中心间互相复制，低延迟、不受断电影响。它的数据模型有列索引、高性能视图和内置缓存。
10、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
11、Kafka
Kafka可以通过集群来提供实时的消息的分布式发布订阅消息系统，具有很高的吞吐量，主要是利用Hadoop的并行加载来统一线上、离线的消息处理。
这里，小编就不得不提一下咱们加米谷大数据啦，上面小编提到的技术，在加米谷这边都可以学，0基础想学的加米谷也会提供名额，不仅有专业的大厂名师一对一指导，还可以免费试听高薪课程，那么这里可能就会有同学提问了，大数据现在这么火热，那么。大数据开发的前景如何呢？
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计，普通高校此次新增了2072个本科专业，其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。
新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。
而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。
大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，就业前景很好。
以上是成都大数据培训之从事大数据开发就业情况和前景的解说。如果想了解更多详情，请点击成都卡米古大数据官网！成都大数据培训学校、大数据开发培训、数据分析与挖掘、零基础课程正在招生中！
一、大数据开发是做什么的？
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。
小编为此随手截了一些招聘信息的图，关于大数据开发岗位具体的工作内容，现如今企业的要求基本如下：
二、看了现如今企业招聘的要求，那么就会有同学问了
大数据需要学习哪些技术呢？
1、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapReduce框架。HDFS存储数据，并优化存取过程。
MapReduce方便了工程师编写应用程序。
2、Java编程
Java语言是基础，可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点，它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。
3、Hive
Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具，方便了数据汇总和统计分析。
4、Linux基础操作命令
大数据开发一般在Linux环境下进行。大数据工程师使用的命令主要在三方面：查看进程，包括CPU、内存；排查故障，定位问题；排除系统慢的原因等。
5、HBase
HBase可以随机、实时读写大数据，更适合于非结构化数据存储，核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。HBase作为Hadoop的数据看，它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，可以协调为分布式应用程序。ZooKeeper的功能主要有：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务。
7、Avro与Protobuf
Avro、Protobuf是适合做数据存储的数据序列化系统，有较丰富的数据结构类型，可以在多种不同的语言间进行通信。
8、Phoenix
Phoenix是一种开源的sql引擎，是用Java语言编写的。
9、Cassandra
Apache Cassandra是运行在服务器或者云基础设施上的可以为数据提供完美平台的数据库，具有高性能、可扩展性、高线性。
Cassandra支持数据中心间互相复制，低延迟、不受断电影响。它的数据模型有列索引、高性能视图和内置缓存。
10、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
11、Kafka
Kafka可以通过集群来提供实时的消息的分布式发布订阅消息系统，具有很高的吞吐量，主要是利用Hadoop的并行加载来统一线上、离线的消息处理。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计，普通高校此次新增了2072个本科专业，其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。
新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。
而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。
大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，就业前景很好。
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