大数据工程师进阶：大数据工程师技能提升指南

大数据工程师，在大数据行业发展当中，占据着相当重要的地位，大数据业务的开发运维，都离不开大数据工程师的工作。而大数据行业正在发生着日新月异的变化，对于大数据工程师也在不断提出更高的要求。大数据工程师进阶应该掌握哪些技能，下面为大家奉上大数据工程师技能提升指南。

大数据工程师的能力要求，从基础的编程到系统的大数据技术，都需要跟得上最新的技术趋势。大数据工程师进阶包括基础提升、技术提升、以及人工智能AI等新技术的学习等。


大数据工程师基础提升，包括Java语言基础、HTML、CSS与JavaScript、JavaWeb和数据库等，这些知识作为大数据工程师的入门技能，必须牢牢掌握。

而在大数据技术提升上，这是大数据工程师们必须长期坚持的，关于Linux&Hadoop生态体系、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系、分布式计算框架、storm技术架构体系等，这些都是必须的，并且还要学会与企业的实际业务相结合，根据企业业务实际需求来进行大数据开发。

普遍来说，企业需求的大数据工程师，一般需要有Hadoop/Hive/HBase大数据平台运用、运维经验；对Apache Hadoop生态技术体系有深入了解，如HDFS、MapReduce、Zookeeper、HBase、Hive、Impala、Spark、Kylin等；熟悉整个大数据平台的处理流程和大规模分布式集群，熟悉算法平台架构设计、开发、性能优化等。

大数据发展到后期，与人工智能AI等也将产生更紧密的联系，数据可视化、Python机器学习、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理等等，也都与大数据产生更多的相关性，大数据工程师发展到高级阶段，也可以往这些方向去发展。

关于大数据工程师进阶，以上仅是一些基于现状的小建议了。目前来说，大数据行业的发展速度是很快的，想要实现更好的大战，大数据工程师必须要随时保持学习，提升自己的职业能力。成都加米谷大数据学院，大数据开发实战提升班，2020春季即将开班，余位不多，详情可咨询客服！