大数据工程师需要学什么(大数据工程师需要学什么专业)

大数据需要学什么课程

大数据专业开设的课程有很多，例如高等数学、数理统计、概率论；Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统；面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。 扩展资料

不同的院校对课程安排略有不同，这些课程旨在培养学生对系统管理和数据挖掘的方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据专业未来就业方向

1、大数据工程师

大数据工程师包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等。

2、Hadoop开发工程师

参与优化改进数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

构建分布式大数据服务平台，参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的`业务和数据量。

4、大数据分析师

利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化；负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

大数据开发工程师要学习哪些课程？

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容；数据分析与挖掘：Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等；基础课程一般包括：数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、程序设计实践等。

未来的就业前景是非常不错的，大数据人才主要分布在移动互联网行业，其次是金融互联网、企业服务、游戏、教育、社交等领域，就业渠道比较多，大概为大数据开发，大数据运维和云计算方向；数据挖掘、数据分析和机器学习方向；这一岗位的薪资也都超过其他的岗位，处于一个遥遥领先的地位，一般来说，同一级别大数据工程师的薪酬可能要比其他岗位高20%至30%。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

成为大数据开发工程师要学习什么?

1、需要学习Java基础

很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及

ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。

2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系

大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。

3、需要学习是分布式计算框架SparkStorm生态体系

随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

大数据专业主要学什么？

大数据专业主要学：

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。