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本文目錄一覽：

• 1、大數據分析工程師主要做什麼？
• 2、成為大數據工程師要學習哪些知識?
• 3、近幾年有哪些編程語言？

大數據分析工程師主要做什麼？

未來，對熟練的大數據分析工程師的需求將急速增長。現實的情況是這樣的，無論公司屬於哪個行業，要想在當今競爭激烈的市場環境中取得成功，需要一個強大的軟件架構用來存儲和訪問公司數據，最好從公司創立一開始就要搭建它。那麼今天小編就帶大家先了解一下，大數據分析工程師主要做什麼？一個合格的大數據分析工程師有哪些關鍵技能呢？我們接着往下看。

大數據分析工程師主要做什麼？

大數據分析工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

因此，大數據分析工程師需要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進數據分析系統，不斷提高數據數量和質量。

大數據分析工程師的關鍵技能

1.大數據架構的工具與組件

大數據分析工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

大數據分析工程師需要熟悉數據庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於大數據分析工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

機器學習已經成為標準數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統

最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問權限和特殊硬件需求。

雖然這些數據解決方案可以幫助您踏進大數據工程領域，雖然它們有分發或授予認證，但只是提供證書或文憑。雖然一般學習夠了，但它們不能被認視為實際認證或實踐的替代品。希望本文能夠給大家闡明大數據分析工程師所需的特定知識，技能和要求。這個領域正在迅速發展，但它也充滿了挑戰與險阻。在工作中通過適當的認證填補技能組合的空白，實現最好學習的關鍵一步。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。

成為大數據工程師要學習哪些知識?

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

數據工程師需要對數據庫管理系統有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。

近幾年有哪些編程語言？

目前，計算機語言的總數總計達9000種。但是，其中只有50種編程語言是較為流行的。今天，小編就給大家盤點一下2020年最受歡迎的編程語言。

1、Python

Python是目前開發人員比較常用的編程語言之一。有很多大企業都選擇Python進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix等，而且很奇妙的一點是，無論是初學者還是專業人員，都很喜歡Python，由此可見它的受歡迎程度。如果你是大數據職業的技術專業人員，那麼Python可以說是最合適的。

2、R

R是一種可以輕鬆連接到數據庫管理系統（DBMS）的語言，但其實它本身不提供任何電子表格數據視圖。不過，R語言最大的特點是為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。R語言可以幫助用戶很容易地自定義圖形，並開發有特點的新奇的圖形。

3、Java

Java出現之後，它就以其在數據科學技術中的多功能性而廣為人知。而且，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java還被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的加載。

4、Scala

Scala是一種開源高級編程語言，目前主要是金融行業在着重使用。Scala的一個最大的特點，是能夠保證其在大數據可用性方面的重要性。總之，Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，大數據從業者一般都需要具備Scala相關的豐富的知識和操作經驗。

5、Kotlin

Kotlin是一款很不錯的的Android應用開發語言，可以在JVM上運行，在一定程度上克服了Java的某些缺點，提供許多現代功能。Kotlin的主要特點在於它的語言設計，它提供了優秀的指針、安全性、類型推斷等功能。現有Java庫龐大的生態系統都可供Kotlin使用，因為Kotlin也運行在JVM中。