1.大数据工程师需要要掌握哪些技能
想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先；
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；
3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的学习，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。
2.大数据岗位需要掌握哪些技能
想要成为合格的大数据分析师，就需要精通至少一门数据挖掘（如R语言）或机器学习语言（如Matlab）。有常规算法研究，熟悉Hadoop体系架构，包括Hive、Hbase、MapReduce等组件， 精通Hadoop MapReduce、YARN计算框架，能解决Hadoop/YARN复杂问题；精通Spring、Hibernate、Junit等Java技术 。
持此之外扣丁学堂还会教导学员学习使用MapReduce和SparkStreaming工具进行数据计算和处理。熟悉Java编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。
3.大数据时代应该具备什么专业知识
通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。
一如往常，11月宏观经济数据一出来，即引来各方专家解读。略有不同的是，来自统计业内的动向显示，包括CPI在内的统计数据正面临一场变革。这场变革是大数据时代的一种必然。
国家统计局刚刚与11家涉足大数据的领军企业签署关于大数据的战略合作协议，共同探讨如何在政府统计上应用大数据。
什么是大数据？大数据在哪儿？有什么用？怎么用？与政府部门有什么关系？现在提大数据是不是有些哗众取宠、“危言耸听”？
举两个例子。在甲型H1N1流感爆发前几周，谷歌公司通过观察5000万条美国人最频繁检索的词条数据，发现“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”这一主题的检索频率大增，进而准确预测了流感的发生及传播范围。美国地铁警察跟踪地铁抢劫案发生的时间和地点，分析原因和规律，制作出预测图表，使地铁抢劫案大为下降。除了商界的成功案例，大数据在政府管理上的非凡“身手”正在显现。
通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。
与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比，我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。比如，雾霾污染物的比例各是多少？城市机动车饱和量是多少？缺乏精确数据都让相关决策难以精准发力。
大数据不是“唬人”的标签，没必要对其夸大其词，也不能充耳不闻、敬而远之。
今年全国两会就有人大代表提出，可以通过分析春节期间移动用户漫游情况，掌握人口的流动规模与迁徙规律，为交通管理、铁路运输、公共安全管理等提供决策参考。这是挖掘大数据价值的现实建议。
大数据的能量往往超出我们的想象。在房地产价格统计上，银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房价数据更真实可靠；在就业领域，搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况；道路上拍摄的交通影像数据可以帮助推算公路运输的货运量，等等。这些不是异想天开，它们一旦落地，将大大提高政府管理的精细化，提高决策的科学性。在医疗健康、食品卫生、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等领域，大数据的分析研究可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警，大大提升国家治理水平。
“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”——国家统计局局长马建堂的话可谓高屋建瓴。
跟上新技术发展的脚步，从国家层面通盘考虑我国大数据发展的战略，在立法层面规范用户隐私保护、政府信息收集及发布、公共数据的开放等——我们做好准备了吗？
千万不可低估互联网等新技术的能量。运用这些技术，国家治理的能力与效率将大为提高。正可谓“用智慧的分析洞察，构建智慧的地球”。
4.入行大数据分析师必备技能有哪些
成为大数据分析师：您需要的关键技能
优秀的解决问题能力
扎实的数字技能
Excel熟练程度和查询语言知识
数据可视化方面的专业知识
良好的沟通能力
关键要点
1.优秀的解决问题能力
解决问题是大数据分析师应具备的最重要技能之一。大约90%的分析与批判性思维有关，并且知道要提出的正确问题。如果您提出的问题基于对业务，产品和行业的了解，那么您将获得所需的答案。大数据分析就是要提出一个问题（即“为什么我们不卖更多的红色自行车？”），并执行必要的调查任务以找到答案。
大数据分析主要涉及对遇到的问题进行逻辑思考。如果您熟悉数据的挑战和细微差别，您将更快地得出正确的结论。如果红色自行车卖得不好，那为什么会这样呢？是因为其他颜色的范围更大吗？红色自行车的价格通常高于其他自行车吗？红色自行车是否仅以山地自行车形式提供，因此不鼓励城市居民购买？大数据分析师通过使用他们的逻辑来理解数据可以更快地得出结论。
2.扎实的数字技能
许多大数据分析师并非来自数字世界，通常是来自业务或营销背景。随着您的发展，完全有可能增加对这一领域的了解。虽然不一定是“技能”，但对于任何有抱负的大数据分析师来说，拥有数字天赋无疑是一件好事。您需要从正规教育或其他经验中获得一定程度的数字专业知识。您可以学习与大数据分析相关的大多数数字技能，例如回归分析，它涉及检查两个或多个变量及其关系，而无需回到学校。
在统计方面有充分的基础也是有益的。您需要对查询有所了解，查询是计算机用来执行任务的命令。在分析中，这些命令用于从数据集中提取信息。精通应用科学和线性代数的知识将使您更轻松，尽管如果这对您来说还是个谜，请不要放任。
3.精通Excel和查询语言知识
如前所述，Microsoft Excel的知识是有效大数据分析的一项基本技能。这是一个电子表格程序，全球数百万人使用它来存储和共享信息，执行数学和统计运算以及创建总结重要发现的报告和可视化效果。对于大数据分析人员来说，它是一个强大的工具，可用于快速访问，组织和处理数据以获取和共享见解。大数据分析师每天都会使用Excel，因此您将必须从数据透视表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出红色自行车卖得最多的地方？好奇红色自行车的平均价格是否高于蓝色自行车？Excel可以帮助提供此类问题的答案。
除Excel之外，分析人员还需要熟悉至少一种查询语言。这些语言用于指示计算机执行特定任务，包括许多与大数据分析有关的任务。用于大数据分析的最受欢迎的语言是SQL和SAS，而诸如Python和R之类的编程语言则具有各种专用于分析数据的强大程序。
许多可用的语言执行不同的功能或适应某一特定行业。SAS主要用于医疗行业，而SQL通常用于从数据库检索数据。如果您对自己想从事的行业有所了解，那么进行一些研究并找出它们使用的语言是有益的-为您最感兴趣的行业量身定制学习是一个明智的举动。
4.数据可视化方面的专业知识
很难处理一个复杂的主题并以简单的方式介绍发现的结果，但这正是大数据分析师的工作！这是关于将您的发现转化为易于消化的信息块。用数据讲述一个引人入胜的故事至关重要，而其中很多都涉及视觉辅助工具的使用。图形和饼图是说明数据发现的一种流行且极为有效的方法。
Microsoft Excel和Tableau都拥有大量用于可视化数据的选项，使您能够以准确的方式显示结果。入行大数据分析师必备技能该技能在于知道如何最好地呈现数据，以便您的发现自己说话。技术专业人员之间倾向于用复杂而深奥的语言说话，但是要成为一名出色的大数据分析师，就是要通过简单的可视化轻松，有效地传达发现。
5.良好的沟通能力
除了能够可视化您的发现之外，大数据分析师还必须能够口头交流发现的结果。大数据分析师与利益相关者，同事和数据供应商不断合作，因此良好的沟通技巧至关重要。你和别人说话有多好？您可以有效地将技术信息分解为简单的单词吗？这是与数据可视化紧密相关的一项关键技能，这一切都在交付中！
5.大数据专业主要学什么课程
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。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
以中国人民大学为例：
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。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
扩展资料：
大数据岗位:
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3、hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4、数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
参考资料来源：中国人民大学信息学院-数据科学与大数据技术
参考资料来源：百度百科-大数据采集与管理专业
6.大数据工程师需要掌握哪些技能
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
