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數據庫開發工程師轉行大數據開發可以嗎?

發布百知教育 來源:IT培訓 2019-09-18

對有工作經驗想轉行大數據開發主要考察三個方面,一是基礎,二是學習能力,三是解決問題的能力?;A很好考察,給幾道筆試題做完基本上就知道什么水平了。數據庫開發工程師轉大數據開發怎么樣?


首先給大家普及一下大數據相關知識大數據的4大特征:


1.數據在體量方面很大,比如說文字,有各種各樣的來源,有電子書|實體書|雜志|報刊等,它們的數據大吧。


2.數據的類型多種多樣,有些是結構化的數據,像存在Oracle,MySQL這些傳統的數據庫里的數據,一般都是結構化,可以是還有非結構化,比如HTML,WORD,execl等格式。


3.它們的價值密度低,這樣說吧,你比如說觀看一條數據好像價值也不大,但是分析所有的數據之后呢?總會挖掘出一些 重要的東西。


4.處理這些數據的速度要快。比如像hadoop技術的MapReduce計算框架,相比傳統的數據庫處理速度要快,它的吞吐量 特別的大,再比如Spark,Spark在內存方面計算比Hadoop快100倍,在磁盤方面計算快10倍。


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大數據的方向的工作有 大數據運維工程師、大數據開發工程師、數據分析、數據挖掘、架構師等。


數據工程師的角色愈發地重要。數據工程師一般被定義成“深刻理解統計學科的明星軟件工程師”。數據工程師是系統的構建者與優化者,所有公司正常運營的基礎之一,數據工程師的職責就是保證數據在接收、轉移的準確性,并且保證其它用戶對數據的可訪問性。


和數據分析師不同,他們不太關注統計、分析技能、建模等。他們的工作重點在于數據架構、計算、數據存儲、數據流等。因此,數據工程師必須具備相當強的編程能力—包括編寫數據查詢程序的能力。也就是說,他們的能力必須達到開發運營高手的級別。


數據工程師還負責數據庫設計、倉儲數據庫、建立數據庫等。這就意味著,他們必須十分熟悉現有的數據庫技術和數據管理系統,比如和大數據有關的Hadoop與HBase 等。此外,非功能性的基礎設施問題,如數據的可擴展性、可靠性、韌性、有效性,備份等也由數據工程師來負責。


數據工程師所需技能:數學和統計學,程序設計和計算機科學,分析技能,商業戰略


對有工作經驗想轉行大數據開發主要考察三個方面,一是基礎,二是學習能力,三是解決問題的能力。


基礎很好考察,給幾道筆試題做完基本上就知道什么水平了。學習能力還是非常重要的,畢竟寫Javaweb和寫mapreduce還是不一樣的。大數據處理技術目前都有好多種,而且企業用的時候也不單單使用一種,再一個行業發展比較快,要時刻學習新的東西并用到實踐中。


解決問題的能力在什么時候都比較重要,數據開發中尤為重要,我們同常會遇到很多數據問題,比如說最后產生的報表數據對不上,一般來說一份最終的數據往往來源于很多原始數據,中間又經過了n多處理。要求你對數據敏感,并能把握問題的本質,追根溯源,在盡可能短的時間里解決問題。


基礎知識好加強,換工作前兩周復習一下就行。學習能力和解決問題的能力就要在平時的工作中多鍛煉。社招的最低要求就上面三點,如果你平日還自學了一些大數據方面的東西,都是很好的加分項。


 注釋:文章來源于公眾號“IT資訊科技”



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