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大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎（大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎工資多少）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-24 00:41:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 924

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、女生學(xué)大數(shù)據(jù)真的很難嗎？
2、一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的日常是怎么樣的?
3、專科生學(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)能找到工作嗎前景怎么樣
4、大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)起來難嗎？

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎（大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎工資多少）

一、女生學(xué)大數(shù)據(jù)真的很難嗎？

我認(rèn)為不存在女生學(xué)大數(shù)據(jù)就很累這種說法，學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在個(gè)人，與性別無關(guān)，需要你認(rèn)真努力的學(xué)。

眾所周知，大數(shù)據(jù)開發(fā)是為客戶服務(wù)的，盡管該項(xiàng)目可以滿足客戶的需求，但是如何充分表達(dá)您項(xiàng)目的初衷卻是很多男性大數(shù)據(jù)工程師所為。在這一點(diǎn)上，女性更具優(yōu)勢(shì)。因?yàn)榕越o人一種平易近人的感覺，所以她們將在與顧客的交流中給顧客留下良好的印象，并自然減少與顧客的交流障礙。

大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域需求人才比較多的崗位之一。由于大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)價(jià)值的主要方式之一，因此大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用非常廣泛，不僅可以被互聯(lián)網(wǎng)公司使用，還可以廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)，例如金融部門有大量的工作要求。大數(shù)據(jù)分析需要具有知識(shí)結(jié)構(gòu)的三個(gè)方面，即數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)，并且數(shù)據(jù)分析必須具有一定的行業(yè)知識(shí)。

雖說男女平等，但是由于生理原因，外界對(duì)女大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的要求，并不如男大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的期望高，因此對(duì)于女大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師來說其壓力也就相對(duì)小一些。

你可能會(huì)覺得這樣的環(huán)境不公平，但是需要提醒各位的是，在這樣的環(huán)境下你將會(huì)更容易創(chuàng)作出不錯(cuò)的業(yè)績(jī)，證明自身的實(shí)力，企業(yè)也將會(huì)格外重視你的發(fā)展，給你更多的空間。

二、一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的日常是怎么樣的?

【導(dǎo)讀】大數(shù)據(jù)相關(guān)工作崗位很多，有大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)挖掘算法工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、大數(shù)據(jù)可視化工程師、大數(shù)據(jù)爬蟲工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專員、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)專家、大數(shù)據(jù)總監(jiān)、大數(shù)據(jù)研究員、大數(shù)據(jù)科學(xué)家等等。下面先主要總結(jié)歸納最常見、需求量最大、最普遍的4個(gè)崗位，其他的崗位以后逐步補(bǔ)充，也歡迎大家一起來補(bǔ)充和優(yōu)化

數(shù)據(jù)分析師：

工作內(nèi)容：

a.臨時(shí)取數(shù)分析，比如雙11大促活動(dòng)分析;產(chǎn)品的流量轉(zhuǎn)化情況、產(chǎn)品流程優(yōu)化分析，等等;

b.報(bào)表需求分析--比如企業(yè)常見的日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)、年報(bào)、產(chǎn)品報(bào)表、流量轉(zhuǎn)化報(bào)表、經(jīng)營(yíng)分析報(bào)表、KPI報(bào)表等等;

c.業(yè)務(wù)專題分析：

精準(zhǔn)營(yíng)銷分析(用戶畫像分析、營(yíng)銷對(duì)象分析、營(yíng)銷策略分析、營(yíng)銷效果分析);

風(fēng)控分析(策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析);

市場(chǎng)研究分析(行業(yè)分析、競(jìng)品分析、市場(chǎng)分析、價(jià)格分析、渠道分析、決策分析等等);

工具和技能：

工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT

技能：需掌握SQL數(shù)據(jù)庫、概率統(tǒng)計(jì)、常用的算法模型(分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等，每一類模型的一兩種最典型的算法)、分析報(bào)告的撰寫、商業(yè)的敏感性等等;

數(shù)據(jù)挖掘工程師：

工作內(nèi)容：

a.用戶基礎(chǔ)研究：用戶生命周期刻畫(進(jìn)入、成長(zhǎng)、成熟、衰退、流失)、用戶細(xì)分模型、用戶價(jià)值模型、用戶活躍度模型、用戶意愿度識(shí)別模型、用戶偏好識(shí)別模型、用戶流失預(yù)警模型、用戶激活模型等

b.個(gè)性化推薦算法：基于協(xié)同過濾(USERBASE/ITEMBASE)的推薦，基于內(nèi)容推薦，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriot算法推薦，基于熱門地區(qū)、季節(jié)、商品、人群的推薦等

c.風(fēng)控模型：惡意注冊(cè)模型、異地識(shí)別模型、欺詐識(shí)別模型、高危會(huì)員模型、

電商領(lǐng)域(炒信模型、刷單模型、職業(yè)差評(píng)師模型、虛假發(fā)貨模型、反欺詐模型)

金融領(lǐng)域(欺詐評(píng)分模型、征信評(píng)分模型、催收模型、虛假賬單識(shí)別模型等)

d.產(chǎn)品知識(shí)庫：產(chǎn)品聚類分類模型、產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)分模型、違禁品識(shí)別模型、假貨識(shí)別模型等

e.文本挖掘、語義識(shí)別、圖像識(shí)別，等等

工具和技能：

工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等

技能：需掌握SQL數(shù)據(jù)庫、概率統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理(分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)、模型評(píng)估、模型部署、模型監(jiān)控;

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：

工作內(nèi)容：

a.大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，讓獲取數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)變得輕而易舉;構(gòu)建完善的指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的全流程監(jiān)控、提高決策效率、降低運(yùn)營(yíng)成本、提升營(yíng)收水平;

b.數(shù)據(jù)需求分析，形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，對(duì)內(nèi)提升效率、控制成本，對(duì)外增加創(chuàng)收，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn);

c.典型的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品：大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、個(gè)性化推薦系統(tǒng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)、征信評(píng)分系統(tǒng)(如芝麻評(píng)分)、會(huì)員數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)縱橫)，等等;

工具和技能：

工具：除了掌握數(shù)據(jù)分析工具，還需要掌握像原型設(shè)計(jì)工具Auxe、畫結(jié)構(gòu)流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等

技能：需掌握SQL數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，同時(shí)，熟悉常用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品框架

數(shù)據(jù)研發(fā)工程師：

工作內(nèi)容：

a.大數(shù)據(jù)采集、日志爬蟲、數(shù)據(jù)上報(bào)等數(shù)據(jù)獲取工作

b.大數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、計(jì)算、存儲(chǔ)、展現(xiàn)等工作

c.大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、可視化開發(fā)、報(bào)表開發(fā)等

工具和技能：

工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等

技能：需掌握數(shù)據(jù)庫、日志采集方法、分布式計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算等技術(shù)

綜上所述，就是小編總結(jié)歸納最常見、需求量最大、最普遍的4個(gè)崗位，從工作內(nèi)容，工具和技能入手來分析大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的日常工作是怎么樣的，希望那可以幫助到大家。

三、?？粕鷮W(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)能找到工作嗎前景怎么樣

?？粕鷮W(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)能找到工作。大數(shù)據(jù)開發(fā)是基礎(chǔ)。以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪已經(jīng)達(dá)到了8K以上，工作1年月薪可達(dá)到1.2W以上，具有2-3年工作經(jīng)驗(yàn)的hadoop人才年薪可以達(dá)到30萬—50萬，這在大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個(gè)比較正常的現(xiàn)象。

?？粕鷮W(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)的前景

從近兩年大數(shù)據(jù)方向研究生的就業(yè)情況來看，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的崗位還是比較多的，尤其是大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位，目前正逐漸從大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)向大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域覆蓋，這也是大數(shù)據(jù)開始全面落地應(yīng)用的必然結(jié)果。大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的數(shù)量明顯比較多，而且不僅需要研發(fā)型人才，也需要應(yīng)用型人才，所以本科生的就業(yè)機(jī)會(huì)也比較多。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)正處在落地應(yīng)用的初期，所以此時(shí)人才招聘會(huì)更傾向于研發(fā)型人才，而且擁有研究生學(xué)歷也更容易獲得大廠的就業(yè)機(jī)會(huì)，所以對(duì)于當(dāng)前大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生來說，如果想獲得更強(qiáng)的崗位競(jìng)爭(zhēng)力和更多的就業(yè)渠道，應(yīng)該考慮讀一下研究生。

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用適合女生學(xué)嗎

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是一個(gè)培養(yǎng)能在互聯(lián)網(wǎng)、證券、金融、銀行、保險(xiǎn)、it等行業(yè)，從事大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搭建、管理、運(yùn)維等工作的高端技能人才，而這些行業(yè)從不缺乏女性工作者，部分行業(yè)女性占比還挺大，所以女生也非常適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)，而且有些院校該專業(yè)的教師中堅(jiān)力量就是女性。

大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)不會(huì)像網(wǎng)絡(luò)的后臺(tái)開發(fā)或系統(tǒng)編程那樣又累又枯燥，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)過程中我們是在不斷通過數(shù)據(jù)的清洗、篩選、重裝、分析、可視化，最后得到科學(xué)的結(jié)果，我們是在享受社會(huì)發(fā)展中大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用帶來的進(jìn)步改變，以及通過大數(shù)據(jù)來給社會(huì)注入更加美好的決策和發(fā)展。

女生完全可以在這樣的發(fā)展中找到自己的人生定位，面對(duì)企業(yè)的技術(shù)需要，也可以說企業(yè)剛需而女生也剛好具備這樣的能力，一切的出發(fā)點(diǎn)只在于你想不想學(xué)或者說你學(xué)不學(xué)得會(huì)而已。

四、大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)起來難嗎？

大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)有一定難度，零基礎(chǔ)入門首先要學(xué)習(xí)Java語言打基礎(chǔ)，一般而言，Java學(xué)習(xí)SE、EE，需要約3個(gè)月的時(shí)間；然后進(jìn)入大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的學(xué)習(xí)，主要學(xué)習(xí)Hadoop、Spark、Storm等。

大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容包括三大部分，分別是：

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)有三個(gè)主要部分：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)；

大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)：是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)，往往以搭建Hadoop、Spark平臺(tái)為主；

大數(shù)據(jù)場(chǎng)景是目前大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用，這些場(chǎng)景包括很多領(lǐng)域，比如金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、餐飲大數(shù)據(jù)等等，這些場(chǎng)景應(yīng)用的背后也需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師累嗎相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。