大數據需要哪些技能

『壹』 想成為一名大數據工程師,需要具備哪些技能

1、 掌握至少一種資料庫開發技術：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運用SQL實現海量數據ETL加工處專理。

2、 熟悉屬Linux系統常規shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統操作。

3、 有從事分布式數據存儲與計算平台應用開發經驗，熟悉Hadoop生態相關技術並有相關實踐經驗著優先，重點考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟練掌握一門或多門編程語言，並有大型項目建設經驗者優先，重點考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉數據倉庫領域知識和技能者優先，包括但不局限於：元數據管理、數據開發測試工具與方法、數據質量、主數據管理。

6、 掌握實時流計算技術，有storm開發經驗者優先。

關於想成為一名大數據工程師需要具備哪些技能的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『貳』 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

『叄』 大數據處理需要什麼樣的人才需要具備哪些技能

既然你是零基礎，就得從頭學起了
先學習基礎知識，從基本的學起，內
首先要深刻理解什麼是容大數據，大數據的特點和價值等
先讀一下《大數據時代》
然後，從基本的工具開始，比如EXCEL，SPSS
可以看書《誰說菜鳥不會數據分析》全套書籍
等有了一定的基礎和能力後，再學習R語言或PYTHON
如果要做真正的大數據分析，HADOOP估計你也少不了要用的！
-

『肆』 大數據工程師需要掌握哪些技能

大數據技術體系龐大，包括的知識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

Java是大數據學專習需要的編程語言基礎，因屬為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop

2、學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。

『伍』 大數據崗位需要掌握哪些技能

大數據所需技能：

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自版由傳權播的類Unix操作系統。

2、Hadoop

Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。

3、HDFS

HDFS是建立在多台節點上的分布式文件系統,用戶可以通過hdfs命令來操作分布式文件系統。

4、Hive

Hive是使用sql進行計算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面試的重點，此部分大家將從方方面面來學習Hive的應用，任何細節都將給大家涉及到。

5、Storm實時數據處理

全面掌握Storm內部機制和原理，通過大量項目實戰，擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據採集到實時計算到數據存儲再到前台展示。

6、spark

大數據開發中最重要的部分，涵蓋了Spark生態系統的概述及其編程模型，深入內核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式計算原理與實踐，Spark SQL,Spark的多語言編程以及SparkR的原理和運行...

『陸』 大數據工程師需要要掌握哪些技能

大講台大數據培訓為你解答：
1、邏輯分析能力
邏輯分析能力是指正確、合理思考的能力。即對事物進行觀察、比較、分析、綜合、抽象、概括、判斷、推理的能力，採用科學的邏輯方法，准確而有條理地表達自己思維過程的能力。擁有邏輯分析能力的人能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。
做大數據工作的人，他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。這個能力對於學習大數據是很大的助力，如果在學習大數據的時候能慢慢注意培養自己的邏輯分析能力，那麼對你今後的工作也有很大的幫助。
2、快速學習能力
在大數據工作中，快速學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家。毋庸置疑，在大數據的學習中，快速學習能力肯定是很重要的，它能夠幫助你快速的適應和理解相關知識，就算你是零基礎學習大數據，如果你能找到大數據學習的核心關鍵點，快速學習，那麼攻克大數據指日可待。
3、對數據的興趣
興趣是職業生涯選擇的重要依據。興趣是最好的老師，是一種強大的精神力量。興趣可以使人集中精神去獲得你所喜歡的職業知識，啟迪智慧並創造性地開展工作。當一個人對某種職業產生興趣時，他就能充分的調動自己的主動性，積極地去感知和關注該職業的相關知識、動態並積極地思考，大膽地探索；
就能全身心地投入，使情緒高漲，想像力豐富，增強記憶效果，增強克服困難的意志。有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心能夠讓你對於數據的處理充滿熱情；解決了一個大數據問題後，你能夠充滿成就感。所以在你學習大數據之前，我覺得你最應該做的就是培養自己對於數據的興趣。
4、溝通能力
在大數據工作中，溝通能力能讓大數據工作者的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。

『柒』 大數據工程師需要掌握哪些技能

技能要求：

1.精通JAVA開發語言，同時熟悉Python、Scala開發語言者優先;

2.熟悉Spark或Hadoop生態圈技術，具有回源碼閱讀及二次開發工作經驗答;精通Hadoop生態及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發實戰經驗者優先;

3.熟練使用SQL，熟悉資料庫原理，熟悉至少一種主流關系型資料庫;熟悉Linux操作系統，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本;熟悉ETL開發，能熟練至少一種ETL(talend、kettle、ogg等)轉化開源工具者優先;

4.具有清晰的系統思維邏輯，對解決行業實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協調能力及學習能力。

『捌』 大數據分析崗位需要什麼技能

大數據分析，現在都是電腦處理。掌握一門高級語言更好！不會也無妨，但是要求學會概率論和數理統計。以便3分析數據和處理數據！

『玖』 大數據都是需要什麼技術的

1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。