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本文目录一览：

• 1、大数据分析工程师主要做什么？
• 2、成为大数据工程师要学习哪些知识?
• 3、近几年有哪些编程语言？

大数据分析工程师主要做什么？

未来，对熟练的大数据分析工程师的需求将急速增长。现实的情况是这样的，无论公司属于哪个行业，要想在当今竞争激烈的市场环境中取得成功，需要一个强大的软件架构用来存储和访问公司数据，最好从公司创立一开始就要搭建它。那么今天小编就带大家先了解一下，大数据分析工程师主要做什么？一个合格的大数据分析工程师有哪些关键技能呢？我们接着往下看。

大数据分析工程师主要做什么？

大数据分析工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

因此，大数据分析工程师需要掌握通用脚本语言和工具，利用和改进数据分析系统，不断提高数据数量和质量。

大数据分析工程师的关键技能

1.大数据架构的工具与组件

大数据分析工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

大数据分析工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于大数据分析工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

虽然这些数据解决方案可以帮助您踏进大数据工程领域，虽然它们有分发或授予认证，但只是提供证书或文凭。虽然一般学习够了，但它们不能被认视为实际认证或实践的替代品。希望本文能够给大家阐明大数据分析工程师所需的特定知识，技能和要求。这个领域正在迅速发展，但它也充满了挑战与险阻。在工作中通过适当的认证填补技能组合的空白，实现最好学习的关键一步。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

成为大数据工程师要学习哪些知识?

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

近几年有哪些编程语言？

目前，计算机语言的总数总计达9000种。但是，其中只有50种编程语言是较为流行的。今天，小编就给大家盘点一下2020年最受欢迎的编程语言。

1、Python

Python是目前开发人员比较常用的编程语言之一。有很多大企业都选择Python进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix等，而且很奇妙的一点是，无论是初学者还是专业人员，都很喜欢Python，由此可见它的受欢迎程度。如果你是大数据职业的技术专业人员，那么Python可以说是最合适的。

2、R

R是一种可以轻松连接到数据库管理系统（DBMS）的语言，但其实它本身不提供任何电子表格数据视图。不过，R语言最大的特点是为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。R语言可以帮助用户很容易地自定义图形，并开发有特点的新奇的图形。

3、Java

Java出现之后，它就以其在数据科学技术中的多功能性而广为人知。而且，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java还被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。

4、Scala

Scala是一种开源高级编程语言，目前主要是金融行业在着重使用。Scala的一个最大的特点，是能够保证其在大数据可用性方面的重要性。总之，Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，大数据从业者一般都需要具备Scala相关的丰富的知识和操作经验。

5、Kotlin

Kotlin是一款很不错的的Android应用开发语言，可以在JVM上运行，在一定程度上克服了Java的某些缺点，提供许多现代功能。Kotlin的主要特点在于它的语言设计，它提供了优秀的指针、安全性、类型推断等功能。现有Java库庞大的生态系统都可供Kotlin使用，因为Kotlin也运行在JVM中。