成為大數(shù)據(jù)工程師要具備哪些技能？

今天小編就為大家?guī)?lái)一篇有關(guān)大數(shù)據(jù)的文章。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，為此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

2008年，維克托·邁爾-舍恩伯格編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開(kāi)啟了科學(xué)技術(shù)的一個(gè)新的篇章，讓“大數(shù)據(jù)”一詞變得家喻戶曉，人人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，各科技公司也紛紛引入大數(shù)據(jù)技術(shù)。那么，到底什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)（Big Data），是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新的處理模式才能獲得更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中，維克托提出了不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的大數(shù)據(jù)分析新概念。之后，IBM也提出了大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)：

• Volume（大量）

• Velocity（高速）

• Variety（多樣）

• Value（低價(jià)）

• Veracity（真實(shí)性）

這么說(shuō)也許有些抽象，舉個(gè)例子，我們每天都會(huì)瀏覽網(wǎng)頁(yè)、網(wǎng)上購(gòu)物、點(diǎn)外賣(mài)、刷抖音、追網(wǎng)劇、看頭條，凡是你指尖劃過(guò)的地方，都會(huì)留下數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)紛亂龐雜，卻隱含著你的行為習(xí)慣、購(gòu)買(mǎi)傾向、消費(fèi)能力等信息。如何從中找出隱藏的關(guān)聯(lián)，挖掘出有用的信息，形成商家對(duì)用戶的精準(zhǔn)畫(huà)像，是非常關(guān)鍵的一步，在此基礎(chǔ)上衍生出的算法技術(shù)，我們常常稱為大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的收集、分析、挖掘、衍生，等等。

轉(zhuǎn)眼間，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)走過(guò)了10個(gè)年頭，熱度依然不減，如今又與人工智能強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，掀起了第四次工業(yè)革命的新浪潮。在大數(shù)據(jù)技術(shù)日臻成熟之后，我們?cè)倩剡^(guò)頭來(lái)看看，到底什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是一個(gè)以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)，是一個(gè)圍繞大數(shù)據(jù)生命周期不斷循環(huán)往復(fù)的生產(chǎn)過(guò)程，同時(shí)也是由多種行業(yè)分工和協(xié)同配合產(chǎn)生的一個(gè)復(fù)合性極高的行業(yè)。

大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)流程從數(shù)據(jù)生命周期的傳導(dǎo)和演變上可以分為以下幾個(gè)部分：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)有多重要？吳軍在《智能時(shí)代：大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來(lái)》一書(shū)中提到：“在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，誰(shuí)從冗雜的大數(shù)據(jù)中摸清了蘊(yùn)藏其下的規(guī)律，誰(shuí)就掌握了財(cái)富。”這是對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的高度概括，也是對(duì)未來(lái)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的極目前瞻。

隨著對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的了解和應(yīng)用，我們開(kāi)始通過(guò)各種軟件收集數(shù)據(jù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，通過(guò)云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行存儲(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家或者行業(yè)專家進(jìn)行建模和加工，最后通過(guò)數(shù)據(jù)分析得到某種知識(shí)或者結(jié)論，獲得了一種通過(guò)數(shù)據(jù)洞悉世界的能力。

于是，原本錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系漸漸清晰，大量孤立、多源數(shù)據(jù)交織融合后顯得更為有趣，大量看似無(wú)關(guān)的事情在經(jīng)過(guò)分析后呈現(xiàn)出更多的因果，這些因果聯(lián)系能夠讓我們?cè)诟喾矫嫱茰y(cè)未來(lái)趨勢(shì)，減少試錯(cuò)機(jī)會(huì)，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，從而提高勞動(dòng)生產(chǎn)力。這是大數(shù)據(jù)技術(shù)帶給我們最根本的價(jià)值和意義。

已經(jīng)為大家精心準(zhǔn)備了大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)學(xué)習(xí)資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以點(diǎn)擊進(jìn)入

我們經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)，在網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，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(shí)，首頁(yè)內(nèi)容也往往會(huì)是自己比較傾向于閱讀的，每個(gè)人似乎都擁有了為自己量身打造的頭條。出現(xiàn)這些“神奇”現(xiàn)象的原因，都是這些App記住了我們的瀏覽歷史，它們根據(jù)這些信息了解我們的偏好，為我們推薦最匹配的內(nèi)容。

了解了大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理，我們?cè)賮?lái)看看成為一名大數(shù)據(jù)工程師究竟需要哪些技能。一般而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)包括三個(gè)方向，大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)主要關(guān)注Hadoop、Spark、Storm等大數(shù)據(jù)框架的實(shí)現(xiàn)原理、部署、調(diào)優(yōu)和穩(wěn)定性問(wèn)題，以及它們與Flume、Kafka等數(shù)據(jù)流工具以及可視化工具的結(jié)合技巧，再有就是一些工具的商業(yè)應(yīng)用問(wèn)題，比如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。用辯證的技術(shù)觀點(diǎn)進(jìn)行組合使用，達(dá)到軟/硬件資源利用的最大化，服務(wù)提供的穩(wěn)定化，這是大數(shù)據(jù)架構(gòu)人才的目標(biāo)。大數(shù)據(jù)架構(gòu)師主要關(guān)注架構(gòu)理論、數(shù)據(jù)流應(yīng)用、存儲(chǔ)應(yīng)用、軟件應(yīng)用和可視化應(yīng)用等方面的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)分析關(guān)注的是數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，以及數(shù)據(jù)的深度挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，并利用探索性數(shù)據(jù)分析的方式得到更多的規(guī)律、知識(shí)，或者獲得對(duì)未來(lái)事物進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)判的能力。大數(shù)據(jù)分析主要研究數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析等。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)關(guān)注的是服務(wù)器端的開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)，呈現(xiàn)與可視化、人機(jī)交互等銜接數(shù)據(jù)載體和數(shù)據(jù)加工各個(gè)單元，最終實(shí)現(xiàn)用戶的功能落地。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)主要研究數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)流工具開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)前端開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)獲取開(kāi)發(fā)等。

PS：如果你也想成為一名大數(shù)據(jù)工程師，不妨現(xiàn)在就朝著這些方向努力吧！

關(guān)于大數(shù)據(jù)分析就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果喜歡這篇文章，不如把它分享出去讓更多的人看到。