大数据工程师干不过35岁？大数据职业发展前景如何？

大数据工程师干不过35吗？事实上，大数据工程师现在十分吃香，而且工作经验越高越抢手，不存在“干不过35岁”的说法。如果大家真的掌握了大数据技术，其职业发展前景是完全不用担心的。

大数据工程师干不过 35岁

 

大数据为什么这么火？

 

与以往相比，我们除了有能力存储更多的数据量之外，还要面对更多的数据类型。这些数据的来源包括网上交易、网络社交活动、自动传感器、移动设备以及科学仪器等等。除了那些固定的数据生产源，各种交易行为还可能加快数据的积累速度。比如说，社交类多媒体数据的爆炸性增长就源于新的网上交易和记录行为。数据永远都在增长之中，但是，只有存储海量数据的能力是不够的，因为这并不能保证我们能够成功地从中搜寻出商业价值。

想领取大数据视频资料加微x号：VIP452141领取

大数据有哪些岗位？

 

目前，大数据技术的应用在各行各业都取得了成绩不菲的的表现。无论是当下发展得如火如荼的电商行业，还是在一些传统行业，大数据技术都得到了广泛的应用，因此就业前景十分广阔。大数据的就岗位大致可以划分为技术和管理两个方向，具体岗位分工如下：

 

大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

 

数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

 

数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

 

数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

 

数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

 

数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

 

数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。

 

大数据岗位晋升发展规划？

 

初入职场的 3 年，主要的工作内容就是夯实基础，此时基本处于「完成上级交付的任务」这样的阶段。但在这个过程中，员工不能仅仅完成任务了事，而是要不断思考为什么上级要布置这个任务，这个需求是怎么来的，用于解决什么问题，有没有更好的解决方案等等。

 

之后的 3 年，也就是职业生涯的 3-5 年，作为大数据工程师，需要达到一个小 leader 的层级，即带领一个小团队（可以仅仅有几个人）负责某一个某块或是功能的研发，此时在上个阶段积累的经验和关于解决方案的各种想法的作用便凸显出来。而此时作为小团队负责人的角色，程序员更多地需要关注上下游的逻辑，能够形成完整的逻辑链条。

 

工作经验的 5-8 年，此时大数据工程师已经进阶成了大数据技术负责人，可以独立负责某一个产品的研发，可以成功地推动产品从 0-1 的阶段，此时更多需要关注的便是跨部门之间的合作与沟通，确保研发行程的按时交付。与此同时，更多地关注一些产品设计方面的内容，会对进一步的晋升很有帮助。

 

末后一个阶段，即工作 10 年以上，此时达到研发总监或是更高的职位会是一个比较理想的状态，而对于这个层次的要求，是对于整个行业能有比较清晰深入的判断，能够感知未来技术发展的方向并为公司提前布局。

 

所以，大数据工程师干不过35岁，只是谣言！大数据职业发展前景是很好的，但是任何行业都不存在铁饭碗，大家应该早点规划好自己的职业发展路线，不断学习进步，这样才是正确的职业价值观！

大数据为什么这么火？企业现在大数据人才招聘更注重哪些技能？博学谷小编通过在招聘网站的大量招聘数据发现，目前大部分企业招聘要求中重点体现5点大数据的核心技术。

大数据行业必须掌握的核心技术

 

　　第一：大数据采集技术

 

　　大数据采集分为两个重要的方面，首先是大数据智能感知层：必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。其次是基础支撑层：重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

 

　　第二：大数据预处理技术

 

　　大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。清洗是对数据通过筛选去除无效数据和不精准数据，从而提取出有效数据。

 

　　第三：大数据存储及管理技术

 

　　大数据存储与管理需要用存储器将采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

 

　　第四：大数据分析技术挖掘技术

 

　　大数据分析技术是改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

　　大数据的数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

 

　　第五：大数据展现与应用技术

 

　　大数据展现与应用技术是大数据的最终目的。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

 

　　目前大数据行业所涉及到的核心技术，就是采集、处理、储存、分析和应用这五个大的方面。虽然与之前我们接触过的数据处理分析相对应，每个环节看似简单，而在实际应用中，由于数据量较大，数据种类较多，目前只能通过大数据技术实现最终的数据分析以及应用。在市场化经济的时代，数据支撑将成为企业的发展依据。所以能够充分掌握大数据相关技术，一定可以在未来职场发展中获得更好的机会。