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数据库开发工程师转行大数据开发可以吗?

发布百知教育 来源:学习资讯 2019-09-27

对有工作经验想转行大数据开发主要考察三个方面,一是基础,二是学习能力,三是解决问题的能力。基础很好考察,给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。数据库开发工程师转大数据开发怎么样?



首先给大家普及一下大数据相关知识大数据的4大特征:


1.数据在体量方面很大,比如说文字,有各种各样的来源,有电子书|实体书|杂志|报刊等,它们的数据大吧。


2.数据的类型多种多样,有些是结构化的数据,像存在Oracle,MySQL这些传统的数据库里的数据,一般都是结构化,可以是还有非结构化,比如HTML,WORD,execl等格式。


3.它们的价值密度低,这样说吧,你比如说观看一条数据好像价值也不大,但是分析所有的数据之后呢?总会挖掘出一些 重要的东西。


4.处理这些数据的速度要快。比如像hadoop技术的MapReduce计算框架,相比传统的数据库处理速度要快,它的吞吐量 特别的大,再比如Spark,Spark在内存方面计算比Hadoop快100倍,在磁盘方面计算快10倍。


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大数据的方向的工作有 大数据运维工程师、大数据开发工程师、数据分析、数据挖掘、架构师等。


数据工程师的角色愈发地重要。数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师是系统的构建者与优化者,所有公司正常运营的基础之一,数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移的准确性,并且保证其它用户对数据的可访问性。


和数据分析师不同,他们不太关注统计、分析技能、建模等。他们的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等。因此,数据工程师必须具备相当强的编程能力—包括编写数据查询程序的能力。也就是说,他们的能力必须达到开发运营高手的级别。


数据工程师还负责数据库设计、仓储数据库、建立数据库等。这就意味着,他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统,比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。此外,非功能性的基础设施问题,如数据的可扩展性、可靠性、韧性、有效性,备份等也由数据工程师来负责。


数据工程师所需技能:数学和统计学,程序设计和计算机科学,分析技能,商业战略


对有工作经验想转行大数据开发主要考察三个方面,一是基础,二是学习能力,三是解决问题的能力。


基础很好考察,给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。学习能力还是非常重要的,毕竟写Javaweb和写mapreduce还是不一样的。大数据处理技术目前都有好多种,而且企业用的时候也不单单使用一种,再一个行业发展比较快,要时刻学习新的东西并用到实践中。


解决问题的能力在什么时候都比较重要,数据开发中尤为重要,我们同常会遇到很多数据问题,比如说最后产生的报表数据对不上,一般来说一份最终的数据往往来源于很多原始数据,中间又经过了n多处理。要求你对数据敏感,并能把握问题的本质,追根溯源,在尽可能短的时间里解决问题。


基础知识好加强,换工作前两周复习一下就行。学习能力和解决问题的能力就要在平时的工作中多锻炼。社招的最低要求就上面三点,如果你平日还自学了一些大数据方面的东西,都是很好的加分项。


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