成為大數據工程師要具備哪些技能？

今天小編就為大家帶來一篇有關大數據的文章。小編覺得挺不錯的，為此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

2008年，維克托·邁爾-舍恩伯格編寫的《大數據時代》開啟了科學技術的一個新的篇章，讓“大數據”一詞變得家喻戶曉，人人都在談論大數據，各科技公司也紛紛引入大數據技術。那么，到底什么是大數據？

大數據（Big Data），是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新的處理模式才能獲得更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在《大數據時代》中，維克托提出了不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是對所有數據進行分析處理的大數據分析新概念。之后，IBM也提出了大數據的5V特點：

• Volume（大量）

• Velocity（高速）

• Variety（多樣）

• Value（低價）

• Veracity（真實性）

這么說也許有些抽象，舉個例子，我們每天都會瀏覽網頁、網上購物、點外賣、刷抖音、追網劇、看頭條，凡是你指尖劃過的地方，都會留下數據。這些數據紛亂龐雜，卻隱含著你的行為習慣、購買傾向、消費能力等信息。如何從中找出隱藏的關聯，挖掘出有用的信息，形成商家對用戶的精準畫像，是非常關鍵的一步，在此基礎上衍生出的算法技術，我們常常稱為大數據技術，包括數據的收集、分析、挖掘、衍生，等等。

轉眼間，大數據技術已經走過了10個年頭，熱度依然不減，如今又與人工智能強強聯合，掀起了第四次工業革命的新浪潮。在大數據技術日臻成熟之后，我們再回過頭來看看，到底什么是大數據？

大數據是一個以數據為核心的產業，是一個圍繞大數據生命周期不斷循環往復的生產過程，同時也是由多種行業分工和協同配合產生的一個復合性極高的行業。

大數據的生產流程從數據生命周期的傳導和演變上可以分為以下幾個部分：數據收集、數據存儲、數據建模、數據分析、數據變現。

大數據有多重要？吳軍在《智能時代：大數據與智能革命重新定義未來》一書中提到：“在這個大數據時代，誰從冗雜的大數據中摸清了蘊藏其下的規律，誰就掌握了財富。”這是對大數據價值的高度概括，也是對未來大數據應用的極目前瞻。

隨著對大數據技術的了解和應用，我們開始通過各種軟件收集數據，通過網絡進行傳輸，通過云數據中心進行存儲，通過數據科學家或者行業專家進行建模和加工，最后通過數據分析得到某種知識或者結論，獲得了一種通過數據洞悉世界的能力。

于是，原本錯綜復雜的數據之間的潛在關系漸漸清晰，大量孤立、多源數據交織融合后顯得更為有趣，大量看似無關的事情在經過分析后呈現出更多的因果，這些因果聯系能夠讓我們在更多方面推測未來趨勢，減少試錯機會，降低成本和風險，從而提高勞動生產力。這是大數據技術帶給我們最根本的價值和意義。

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我們經常會發現，在網上購物時，電商推薦的商品往往是我們非常感興趣的，仿佛電商比我們自己更了解自己。瀏覽新聞時，首頁內容也往往會是自己比較傾向于閱讀的，每個人似乎都擁有了為自己量身打造的頭條。出現這些“神奇”現象的原因，都是這些App記住了我們的瀏覽歷史，它們根據這些信息了解我們的偏好，為我們推薦最匹配的內容。

了解了大數據技術的原理，我們再來看看成為一名大數據工程師究竟需要哪些技能。一般而言，大數據技術包括三個方向，大數據架構、大數據分析和大數據開發。

大數據架構主要關注Hadoop、Spark、Storm等大數據框架的實現原理、部署、調優和穩定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數據流工具以及可視化工具的結合技巧，再有就是一些工具的商業應用問題，比如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。用辯證的技術觀點進行組合使用，達到軟/硬件資源利用的最大化，服務提供的穩定化，這是大數據架構人才的目標。大數據架構師主要關注架構理論、數據流應用、存儲應用、軟件應用和可視化應用等方面的內容。

大數據分析關注的是數據指標的建立、數據的統計、數據之間的聯系，以及數據的深度挖掘和機器學習，并利用探索性數據分析的方式得到更多的規律、知識，或者獲得對未來事物進行預測和預判的能力。大數據分析主要研究數據庫應用、數據加工、數據統計和數據分析等。

大數據開發關注的是服務器端的開發、數據庫的開發，呈現與可視化、人機交互等銜接數據載體和數據加工各個單元，最終實現用戶的功能落地。大數據開發主要研究數據庫開發、數據流工具開發、數據前端開發、數據獲取開發等。

PS：如果你也想成為一名大數據工程師，不妨現在就朝著這些方向努力吧！

關于大數據分析就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果喜歡這篇文章，不如把它分享出去讓更多的人看到。