大數(shù)據(jù)是做什么的？

• 2014年，馬云提出，“人類(lèi)正從IT時(shí)代走向DT時(shí)代”。如果說(shuō)IT時(shí)代是以自我控制、自我管理為主，那么到了 DT (Data Technology) 時(shí)代，則是以服務(wù)大眾、激發(fā)生產(chǎn)力為主。以互聯(lián)網(wǎng)（或者物聯(lián)網(wǎng)）、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的新技術(shù)革命正在滲透至各行各業(yè)，悄悄地改變著我們的生活。

• 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們比以往任何時(shí)候擁有更豐富的數(shù)據(jù)資源，IDC的報(bào)告顯示：預(yù)計(jì)到2025年，全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)175ZB（相當(dāng)于175萬(wàn)億GB）， 近半數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于公有云。數(shù)據(jù)作為一種新的能源，催生了很多產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。但是如果不能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有序、有結(jié)構(gòu)地分類(lèi)組織和存儲(chǔ)，不能有效的挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，那么將是一筆巨大的損失。

• 大數(shù)據(jù)發(fā)展起來(lái)的原因就是為了滿(mǎn)足不斷變化的業(yè)務(wù)需求，大數(shù)據(jù)就是對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用，構(gòu)建一個(gè)良好的數(shù)據(jù)體系，使得數(shù)據(jù)能有序，及時(shí)，準(zhǔn)確的被人類(lèi)所使用。

大數(shù)據(jù)主要有哪些職位 ？

• 大數(shù)據(jù)的崗位主要有大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師、ETL工程師、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、BI工程師、算法工程師、大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)工程師和大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等崗位。
  

• 下面我從崗位職責(zé)、工資待遇，發(fā)展前景、學(xué)習(xí)到什么地步能找到一個(gè)工作的方面來(lái)闡述一下各個(gè)崗位的一些基本情況。

大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師

• 崗位職責(zé)：

  • 搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，比如CDH/HDP等工具的部署。這個(gè)工作僅限于自己搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的公司，如果公司購(gòu)買(mǎi)的是阿里云，騰訊云數(shù)據(jù)中臺(tái)就省去了部署這些平臺(tái)的工作。
  • 優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的配置，當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)處理上開(kāi)發(fā)環(huán)境的時(shí)候，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量的龐大涌入，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)量很難處理過(guò)來(lái)，產(chǎn)生一些配置超出閾值，造成一些大數(shù)據(jù)組件因資源不夠而退出角色。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是配置低了，組件卡退出了，需要修改一些配置文件，這也是大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師的職責(zé)。
  • 由于需求的不斷增多，需要一個(gè)專(zhuān)業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)提交的腳本進(jìn)行上生產(chǎn)，還有定時(shí)任務(wù)的設(shè)置，理清任務(wù)之間的依賴(lài)關(guān)系，上線(xiàn)、下線(xiàn)和定時(shí)設(shè)置，使得大數(shù)據(jù)平臺(tái)有條不紊的運(yùn)行下去。
  • 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)相關(guān)集群的監(jiān)控/保健/擴(kuò)容/版本升級(jí)和調(diào)優(yōu)。

• 工資待遇：

  • 應(yīng)屆生的待遇在杭州的話(huà)，7-8k左右
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，9—14K
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，15k起

• 發(fā)展前景：

  • 發(fā)展前景和所做的工作難度有一定的關(guān)聯(lián)，大數(shù)據(jù)運(yùn)維入門(mén)難度較低，是一個(gè)靠攢經(jīng)驗(yàn)的崗位，并且如果遇到項(xiàng)目上線(xiàn)的，加班較多，中小公司大數(shù)據(jù)運(yùn)維崗還好。所有崗位沒(méi)有好壞之分，適合自己的才是最好的。

• 學(xué)到什么地步可以找到工作：

  • 首先如果對(duì)于比較成熟的阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)說(shuō)，只要懂得如何使用工具，熟悉操作和使用就可以了，但大部分的運(yùn)維工程師招聘時(shí)的要求是熟悉hadoop、hive、zookeeper、hbase、spark、kafka，es等工具的配置和優(yōu)化。
  • 熟悉linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，會(huì)使用shell/java/python中的一門(mén)腳本語(yǔ)言。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師

• 崗位職責(zé)：

  • 熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層架構(gòu)，模型設(shè)計(jì)，具備海量數(shù)據(jù)處理、及性能調(diào)優(yōu)
  • 熟悉開(kāi)源大數(shù)據(jù)處理技術(shù)棧，對(duì)Hadoop/Spark/Hive/Flink/ClinkHouse/Druid/Hbasepresto/ES熟知和使用
  • 有較強(qiáng)的編程能力及開(kāi)發(fā)規(guī)范意識(shí)，至少熟悉Java、scala、python等其中一門(mén)編程語(yǔ)言
  • 熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域知識(shí)和技能者優(yōu)先，包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)、主數(shù)據(jù)管理
  • 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)權(quán)限的劃分，數(shù)據(jù)建模及標(biāo)準(zhǔn)的限定

• 工資待遇：

  • 應(yīng)屆生一般不招，除非很優(yōu)秀，因?yàn)樾枰幸欢〝?shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn)
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，15k左右
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，15k起

• 發(fā)展前景：

  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)就像是在了解業(yè)務(wù)之后設(shè)計(jì)模型的職位，打個(gè)比方：來(lái)了一大批貨，你根據(jù)貨物的數(shù)量，貨物的類(lèi)型，來(lái)對(duì)貨物的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)可行性方案，并設(shè)計(jì)貨物之間的關(guān)聯(lián)。這是一個(gè)很有發(fā)展性的工作，如果大學(xué)實(shí)習(xí)能進(jìn)入一家公司學(xué)習(xí)這方面的知識(shí)，是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

• 學(xué)到什么地步可以找到工作：

  • 了解Hadoop/Spark/Hive等大數(shù)據(jù)工具，熟練使用OLAP的數(shù)據(jù)建模工具如Kylin，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)建模，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層及權(quán)限的劃分，對(duì)元數(shù)據(jù)管理Atlas和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理有所了解

ETL工程師

• 崗位職責(zé)：

  • 使用datax、flume、canal、kettle、sqoop和flinkx一種或多種工具，如果對(duì)于公司有數(shù)據(jù)集成平臺(tái)，只需要會(huì)使用數(shù)據(jù)集成平臺(tái)就可以了
  • 熟練掌握至少一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(Oracle,MySQL,SQL Server等)，并熟練掌握SQL開(kāi)發(fā)，并有SQL調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)
  • 熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本理論，并有參與數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)或建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)
  • 有較強(qiáng)的業(yè)務(wù)分析能力，能夠構(gòu)建正確合理的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模型
  • 熟練掌握一種ETL工具，有完整ETL流程的開(kāi)發(fā)及維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)ETL開(kāi)發(fā)有整體認(rèn)知
  • 熟悉hadoop,hive,spark等體系框架，了解大數(shù)據(jù)基本原理和概念

• 工資待遇：

  • 應(yīng)屆畢業(yè)生，6-9k
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，10-15k
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，15-20k

• 發(fā)展前景：

  • ETL(Extract， Transform and Load)是抽取、轉(zhuǎn)換、加載的意思，這個(gè)崗位可能是所有崗位中比較容易找到工作的，原因就是，無(wú)論一個(gè)公司，它是否有發(fā)展大數(shù)據(jù)，只要他們做系統(tǒng)，都免不了有數(shù)據(jù)采集的工作，如果公司沒(méi)有開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)集成化平臺(tái)，就會(huì)使用一些開(kāi)源的數(shù)據(jù)采集工具，比如datax、flume、canal、kettle、sqoop和flinkx，發(fā)展前景可以說(shuō)適合入門(mén)大數(shù)據(jù)，之后還是要向數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域?qū)W習(xí)

• 學(xué)到什么地步可以找到工作：

  • 首先在B站上找課程，學(xué)習(xí)datax、flume、canal、kettle、sqoop和flinkx工具的使用，再把hadoop、hive、hbase、mysql、linux命令學(xué)習(xí)一下，就可以找到一個(gè)合適的工作了

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

• 崗位職責(zé)：

  • 使用hivesql、sparksql和flinksql進(jìn)行離線(xiàn)和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，精通SQL語(yǔ)言，能夠復(fù)雜大規(guī)模sql進(jìn)行優(yōu)化。
  • 精通Java，Scala，Python語(yǔ)言等其中一種或者多種編程語(yǔ)言。
  • 熟悉Hadoop生態(tài)環(huán)境，精通以下一種或多種大數(shù)據(jù)技術(shù)，如flink、kafka、hdfs、spark、hive等。

• 工資待遇：

  • 應(yīng)屆生，8-12k
  • 1-3年，15k左右
  • 3-5年，15起

• 發(fā)展前景：

  • 有人說(shuō)做大數(shù)據(jù)的朋友不就是SQLboy嗎？說(shuō)的對(duì)也不對(duì)，剛開(kāi)始做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的工作的時(shí)候，確實(shí)是寫(xiě)各種SQL，hivesql，sparksql，flinksql。但是還是寫(xiě)這些sql只是入門(mén)，之后的進(jìn)階就是學(xué)習(xí)自定義UDF函數(shù)，如何使用scala語(yǔ)言編寫(xiě)sql，以spark DSL形式的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，之后就是接觸用戶(hù)畫(huà)像，推薦算法等項(xiàng)目，需要長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)沉淀，有很大的發(fā)展前景。

• 學(xué)到什么地步可以找到工作：

  • 首先要熟練使用MySql的語(yǔ)法，學(xué)習(xí)增刪改查，關(guān)聯(lián)表，左連接，右連接，內(nèi)連接，全連接等，還有一些函數(shù)的使用
  • 第二步就是學(xué)習(xí)hadoop、hive、spark、hbase的基礎(chǔ)知識(shí)，學(xué)習(xí)hivesql、sparksql的使用。udf函數(shù)的使用。對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模有一定的了解?；旧暇涂梢哉业焦ぷ髁恕?/li>

BI工程師

• 崗位職責(zé)：
  • 熟練使用一種至多種BI工具，如FineReport、FineBI、SuperSet、Datav等可視化軟件。
  • 熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論，精通SQL語(yǔ)言及相關(guān)SQL優(yōu)化
  • 熟悉Oracle、MySQL、Hive、MPP(地圖)等其中一種或多種數(shù)據(jù)存算引警基本原理
  • 參與BI移動(dòng)端和PC端需求收集分析、理解需求，將需求轉(zhuǎn)化為可視化圖表
  • 參與BI頁(yè)面可視化設(shè)計(jì)、對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、相應(yīng)文檔撰寫(xiě)
  • 負(fù)責(zé)BI項(xiàng)目的頁(yè)面可視化開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證交付
  • 實(shí)現(xiàn)BI前端頁(yè)面和其它應(yīng)用系統(tǒng)集成
  • 參與定位并解決BI異常問(wèn)題，參與完成業(yè)務(wù)方臨時(shí)取數(shù)需求
• 工資待遇：
  • 應(yīng)屆生，7K起
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，11k起
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，14k起
• 發(fā)展前景：
  • BI(Business Intelligence，商業(yè)智能)，又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線(xiàn)上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。淘寶雙十一大屏、醫(yī)院出入人次大屏、平臺(tái)PV(頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量)、平臺(tái)UV(頁(yè)面獨(dú)立IP訪(fǎng)客)：就是以最小粒度對(duì)訪(fǎng)問(wèn)IP進(jìn)行去重、柱狀圖、折線(xiàn)圖、餅圖、地圖可視化等組件的制作。做BI的工作適合喜歡美術(shù)的朋友，看到自己完成的大屏杰作也是一種享受。有一定的發(fā)展前景。
• 學(xué)到什么地步可以找到工作：
  • 首先學(xué)習(xí)一些開(kāi)源的可視化工具，FineBI，Superset，Echarts的使用，然后了解hadoop、hive組件的知識(shí)，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論。就差不多可以找到一份工作了。

算法工程師

• 崗位職責(zé)：

  • 鉆研算法，懂得調(diào)用基本算法的API接口，使用SparkML自己訓(xùn)練模型，達(dá)到解決業(yè)務(wù)的問(wèn)題。

  • 熱愛(ài)人工智能技術(shù)，熱愛(ài)解決問(wèn)題，熱愛(ài)編程，熱愛(ài)學(xué)習(xí):
    有豐富的Linux使用經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握Shell等一門(mén)以上腳本語(yǔ)言，熟練掌握SQL等數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)查詢(xún)語(yǔ)言

  • 熟練使用Python語(yǔ)言，熟練使用至少一種其它編程語(yǔ)言，包括但不限于C/C++、Java、C#、Scala、Lua等

  • 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘算法

  • 有用戶(hù)畫(huà)像、匹配推薦、異常檢測(cè)、歸因預(yù)測(cè)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、派單優(yōu)化等人工智能領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

  • 熟練使用主流深度學(xué)習(xí)框架，如tensorflow、pytorch等，熟練使用HIVE、Hbase、ES、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)工具以及Docker、Kubernetes等云計(jì)算平臺(tái)工具

• 工資待遇：

  • 應(yīng)屆生，8K起
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，20k起
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，25k起

• 發(fā)展前景：

  • 做算法工程師，學(xué)習(xí)難度較大，大部分公司招聘需要大廠(chǎng)經(jīng)驗(yàn)或者高學(xué)歷，很有發(fā)展前景，不過(guò)并不適合大數(shù)據(jù)入門(mén)，可以沉下心來(lái)鉆研算法的朋友或者在大數(shù)據(jù)工作幾年，可以考慮往這方面轉(zhuǎn)，畢竟算法工程師在所有崗位中可替代性是最低的，含金量也是最高的。

• 學(xué)到什么地步可以找到工作：

  • 首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘方面的知識(shí)，學(xué)習(xí)用戶(hù)畫(huà)像、匹配推薦等項(xiàng)目的知識(shí)、熟練使用HIVE、Hbase、ES、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)工具，熟練使用主流深度學(xué)習(xí)框架，如tensorflow、pytorch【我沒(méi)有從事過(guò)這方面的工作，只能靠學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和了解講述自己的見(jiàn)解，僅供大家參考】

大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)工程師

• 崗位職責(zé)：
  • 主導(dǎo)高性能實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)平臺(tái)建設(shè)，專(zhuān)注于實(shí)時(shí)計(jì)算、即時(shí)計(jì)算、流式計(jì)算
  • 主導(dǎo)服務(wù)端后臺(tái)編碼工作，攻克各種分布式高并發(fā)、大容量、數(shù)據(jù)隔離、系統(tǒng)解耦等方面的技術(shù)難關(guān)
  • 確保高性能實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)穩(wěn)定性、性能和擴(kuò)展性調(diào)試。
  • 優(yōu)化開(kāi)源組件，對(duì)大數(shù)據(jù)組件進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)
  • 有sqoop和hive二次開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者，熟練使用etl表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清理
  • 計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)，3年以上工作經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)目錄等大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)工具軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者
  • Java基礎(chǔ)扎實(shí)，熟悉高性能I/0、并發(fā)編程JVM原理機(jī)制，精通Spring Boot、 SpringCloud、Redis、Netty等開(kāi)源框架
  • 熟悉分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，能合理應(yīng)用常用分布式技術(shù)進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，具備解決分布式系統(tǒng)負(fù)載均衡、一致性保障、高可用等問(wèn)題的能力，有相關(guān)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
• 工資待遇：
  • 應(yīng)屆生基本不招，特別優(yōu)秀的除外
  • 1-3年經(jīng)驗(yàn)，15k左右
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，15k起
• 發(fā)展前景：
  • 我覺(jué)得大數(shù)據(jù)可以分為倆大類(lèi)，一類(lèi)叫基于平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，比如運(yùn)維、開(kāi)發(fā)、BI等職位；另一類(lèi)叫對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行研發(fā)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)源工具進(jìn)行二次研發(fā)，集成為數(shù)據(jù)中臺(tái)，又要求擁有對(duì)java框架的知識(shí)，可以說(shuō)既要熟悉大數(shù)據(jù)開(kāi)源組件的特性，又要懂得平臺(tái)的搭建，是一個(gè)很有挑戰(zhàn)的職位，具有很大的發(fā)展前景。
• 學(xué)到什么地步可以找到工作：
  • 這個(gè)職位的要求比較多，如果你想做這個(gè)工具，首先你要接觸Java后臺(tái)框架的知識(shí)，如Spring Boot等知識(shí)，有一定的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，二是做ETL的工作，懂得開(kāi)源采集工具的集成，三是懂得運(yùn)維的工作，熟悉各個(gè)組件的配置，對(duì)組件進(jìn)行二次研發(fā)，還要對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)治理等方面的知識(shí)有所了解，需要3年左右的工作年限才能找到一份適合的工作。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

• 崗位職責(zé)：
  • 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)研發(fā)、參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)選型、參與公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工作、參與公司大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)規(guī)范的制定工作、協(xié)調(diào)各個(gè)崗位之間的工作
  • 精通開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 (Scala、Python、Java、R語(yǔ)言)中的一種以上，熟悉大數(shù)據(jù)框架(Spark、Flink、Spark、Streaming)，熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí) (Hadoop、HDFS、HBase、Hive )
  • 熟悉數(shù)倉(cāng)知識(shí)、熟悉數(shù)據(jù)中臺(tái)知識(shí)、熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí) (關(guān)系型、非關(guān)系型、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等)
• 工資待遇：
  • 應(yīng)屆生基本不招，特別優(yōu)秀的除外
  • 1-3年也基本不招，特別優(yōu)秀的除外
  • 3-5年經(jīng)驗(yàn)，30K起
• 發(fā)展前景：
  • 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師是項(xiàng)目流程的制定者，給運(yùn)維、開(kāi)發(fā)和BI等工程師分配工作，協(xié)調(diào)跟進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)度，參與公司大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)規(guī)范的制定工作，很有發(fā)展前景，這個(gè)崗位很吃經(jīng)驗(yàn)，還需要情商，社會(huì)是一個(gè)大熔爐，并不是技術(shù)最厲害就能當(dāng)上領(lǐng)導(dǎo)，多方面發(fā)展，協(xié)調(diào)各個(gè)部門(mén)工作的能力也很重要，很鍛煉人。
• 學(xué)到什么地步可以找到工作：
  • 首先要在大數(shù)據(jù)行業(yè)摸爬滾打三年工作經(jīng)驗(yàn)以上，熟悉運(yùn)維、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)、BI開(kāi)發(fā)的工作，具有統(tǒng)籌領(lǐng)導(dǎo)的能力，技術(shù)很牛，可以找到一份不錯(cuò)的工作。

講述一下自己的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之路

• 當(dāng)我第一次聽(tīng)到大數(shù)據(jù)這個(gè)詞的時(shí)候，是在2018年的春天，在毛坦廠(chǎng)復(fù)讀的一個(gè)下午，班里開(kāi)班會(huì)，班主任念了一篇關(guān)于大數(shù)據(jù)的文章，具體講了什么我已經(jīng)記不得了，總結(jié)起來(lái)就是大數(shù)據(jù)行業(yè)以后在社會(huì)上將會(huì)很受歡迎，這也是我對(duì)大數(shù)據(jù)最初的認(rèn)識(shí)。
• 高考結(jié)束，我順利的考上了大學(xué)，選專(zhuān)業(yè)的時(shí)候，請(qǐng)教了我的表哥，他建議我選計(jì)算機(jī)或者大數(shù)據(jù)，填報(bào)志愿的時(shí)候，我每個(gè)學(xué)校的第一第二個(gè)志愿全是計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)，自己也如愿的選上了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)是學(xué)校第一屆開(kāi)設(shè)的專(zhuān)業(yè)，可能有點(diǎn)小白鼠的感覺(jué)，當(dāng)時(shí)學(xué)的知識(shí)就是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的知識(shí)，比如，c、java、python、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、Hadoop等知識(shí)。
• 大學(xué)時(shí)學(xué)的知識(shí)不足以我對(duì)大數(shù)據(jù)有一個(gè)清楚的認(rèn)識(shí)，我甚至上到大二結(jié)束，我都不知道企業(yè)想要掌握什么樣的員工，我就給自己定下了一個(gè)目標(biāo)，考研究生，從大三下學(xué)期開(kāi)始學(xué)習(xí)考研知識(shí)，經(jīng)歷了考研的7個(gè)月左右的學(xué)習(xí)，最后事與愿違，沒(méi)有考上，為了畢業(yè)后找工作，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，考研結(jié)束第二天，2021年12月29日，我就去培訓(xùn)班學(xué)習(xí)了，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)了6個(gè)多月，把大數(shù)據(jù)的知識(shí)大致都學(xué)了一遍，所有的學(xué)習(xí)只能在工作中進(jìn)行檢驗(yàn)，實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一途徑。
• 2022年8月1日，自己找到了人生中第一份工作，職位為大數(shù)據(jù)工程師，由于入職的是一家中小公司，大數(shù)據(jù)發(fā)展才剛剛開(kāi)始，在這個(gè)公司從搭建環(huán)境到設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，最后的BI可視化全程參與，對(duì)平臺(tái)數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)、BI可視化大屏、維度建模、用戶(hù)畫(huà)像、推薦算法都有所實(shí)踐，也是了解了很多，學(xué)習(xí)到了不少知識(shí)。
• 希望在未來(lái)的工作中自己能不忘初心，砥礪前行，我的夢(mèng)想成為一名合格的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，朋友，一起加油吧！