我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

如何成为大数据工程师,大数据是未来的职业

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

如何成为大数据工程师,大数据是未来的职业

这种趋势很容易解释。需要安全地存储和处理大量的大数据数组,以获得有用的信息。当公司转移到远程工作时,这些需求变得更加明显。电子商务,医疗保健,教育科技-所有这些行业都想了解有关其在线消费者的所有信息。尽管数据仅存储在服务器上,但完全没有意义。

[[383568]]

我有数据吗?
干净,结构,融合-这些是数据工程的基本操作。专业人士应该知道如何合并从多个来源收集的不同格式的数据。我从事Python编程已经三年了,其中我已经沉浸在大数据领域两年了。从个人经验中,我意识到,对于日常工作,您需要能够做更多的事情。

基本上,数据工程师是四个角色的组合:

软件工程师。 编写代码,测试并对其进行优化。在我看来,数据工程最简单的途径就是软件工程。该专家知道如何安排计算机和程序。他/她熟悉高质量软件的开发和数据库的工作。

大数据开发人员。了解数据处理的原理,使用各种工具对其进行转换。他根据客户的请求或业务流程准备数据模型的描述。

数据库管理员。建立存储体系结构放在他的肩膀上。知道如何以最佳方式存储数据并对其执行基本操作。

云工程师。 如今的数据量如此之大,以至于将其存储在服务器上太昂贵或根本不可能-它根本不适合那里。云解决方案为您服务。这位工程师了解什么是云解决方案,它们的结构和特定功能是什么,它们如何彼此交互以及如何设置云服务。

从任何这些位置,您都可以切换到数据工程。

数据工程师,数据科学家或数据分析师:谁是最酷的?
这三位专家是由数据驱动的。每个人都有自己的责任。例如,数据工程师收到同事的请求以查找相关数据,以发现新功能的有效性。工程师从不同的来源(服务器,应用程序或云)中提取特定的数据,对其进行简化,处理并将其加载到正确的存储中。从那里,Data Analyst接受它-分析信息并将其转换为客户可以理解的格式。这可以是报告,信息图,演示文稿。专家会看到找到的指标之间的联系,并进行比较。当您需要预测患者状况或市场动态时,需要数据科学家。让我们以一个示例说明所有角色如何在项目中进行协作。

想象一下一个定期的社交网络来学习外语。人们会发现笔友并练习英语,德语,中文等。数以百万计的日常用户会留下数字痕迹:他们通过个人邮件登录,购买高级帐户,下载应用程序并通过视频拨打电话。每次点击都会被注册并发送到服务器。该公司希望跟踪该平台的有效性和盈利能力。数据工程师如何提供帮助?就个人而言,他不能。但是与数据科学家和数据分析师等同事一起,他发现的数据变成了有用的信息-统计信息,图表和预测。

这并不是说其中一些更有用,做更多的工作或更好地应对责任。他们的任务范围实际上可能有所不同,并取决于客户端设置的任务。唯一的是,数据工程师似乎正在“影子”中工作。如果您善于交际,并且知道如何与客户沟通,则值得研究分析师或数据科学家的专业。当然,这取决于您。

无论如何,没有工程师,团队将很难处理原始数据。他们与他一起从存储中获取干净,优化的数据。他们要做的就是计算统计数据,发现趋势并预测结果。三人一组在一起工作比单独完成所有工作要有效得多。

处理数据:数据工程师做什么?
有不同的数据源。工程师的任务是从中获取信息,统一来自不同来源的数据,进行处理,并根据要求进行简化和多样化。我们将以结构化查询语言编写的查询发送到数据库。SQL是使用最广泛的数据操作语言。因此,许多工具使用已经熟悉的语法。例如,Apache Hive或Impala。

要更改数据,您需要特殊的框架。Apache Spark,Apache Flink和Hadoop MapReduce允许您执行以下类型的转换:

  • 数据清理
  • 删除重复项
  • 转换数据类型(字符串到数字或日期)
  • 过滤
  • 数据联接
  • 数据推导

一些框架仅适用于处理流数据。其他仅用于已长时间存储在服务上的数据。有些可以同时做。假设我们需要删除不必要的记录并填写缺少的值。这通常是通过准备好的脚本来完成的。并非所有的框架都有能力以工程师想要的语言编写脚本。

通常,Python,Java和Scala编程语言用于转换数据。Hadoop,HDFS,Apache Cassandra,HBase和Apache Hive是用Java构建的。在Scala,Apache Kafka和Apache Spark上。在Python中,Pandas / NumPy。Dask +包装器适用于用其他语言(PyFlink,PySpark,Python Hadoop API)编写的框架。

要构建所有内容,有两种方法:ETL和ELT。如果我们处理的数据量很小或使用来自不同客户端的现成数据的数据库,则使用ETL更为方便。如果有很多混合信息,ELT会做得更好。在这种情况下,我们首先将数据加载到存储中,在单独的服务器上进行转换,然后在必要时将其拉出。

最终数据进入数据仓库或数据库。我们通过包含在外部服务API中的SQL请求或自定义脚本来设置投放。接下来是数据分析师和数据科学家。它们基于数据形成有用的信息。第一个创建报告,图形并在数据中找到模式,第二个使用机器学习方法进行预测。

数据工程技能:有什么用?
您肯定有工作要做。数据量只会增加。您将需要清洁它们,对其进行整理,分析。了解数据工程的基础知识至少对以下目的有用。

查找和整理数据
有关用户配置文件,购买,应用程序在不同设备上的点击次数的信息,所有这些信息均由工程师收集并按内容分组。如果一家公司正在为明年制定计划,并且想知道业务的预期增长,那么数据科学家和分析师将加入工程师团队。根据工程师收集的信息,他们找出了哪些利基市场以及销售下降的原因,最受欢迎的产品或功能。

提高数据传输速度
提高 向目标系统或目标用户的数据传递速度。速度取决于框架,方法和服务的选择。例如,Hadoop MapReduce比Spark更具成本效益,但处理速度较慢。如果我们有流数据,则可以即时处理它,而不是将其保存到磁盘并稍后进行处理,将更加方便快捷。

降低仓储成本
在80年代,1 GB的HDD空间价格为500,000美元,而现在仅为0.025美元。从那时起,数据量增长了数百倍,硬盘驱动器无法处理它们。将信息存储在云上更加方便和安全。太字节级的服务每月将花费数十至数百美元。专家可以为客户选择最有利可图的服务和资费计划。

大数据是二十一世纪的“燃料”
如果我们抛弃所有数据,人类的发展将接近18世纪的水平。就像我们的祖先一样,我们仍然烤面包,使用公共和个人交通工具,医治人们。使用大数据可以让您卖出更多面包,优化出行,并加快科学发现和其他发现。

无论您是一家历史悠久的大公司,还是一家繁荣但规模小的创业公司,它对每个人处理数据都是有用的。对于普通用户,这没有任何意义,但是对于企业而言,这非常重要。例如,当销售下降时,从存储中提取必要的信息并找出原因就足够了。借助数据及其处理能力,我们可以获得新的知识。任何行业都只能从中受益。

 

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

如何成为大数据工程师,大数据是未来的职业

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

如何成为大数据工程师,大数据是未来的职业

大数据是未来的职业。我还要说更多:开发人员的数据工程技能是迫切需要的。在2003年之前,我们每两天创建的数据量达到今天的PB级。Gartner分析师将云服务和网络安全列为2021年的主要技术趋势之一。

大数据、人工智能与法律职业的未来

法律是人类最古老的学科,人类历史上第一部成文法典《汉穆拉比法典》出现在3800多年以前。

能源效率的未来:大数据如何重塑行业

大数据改变能源效率格局的关键方式之一是通过智能电网的发展。这些先进的电力网络利用数字技术和数据分析来更有效地监控和管理能源流动。通过收集和分析来自智能电表、传感器和天气预报等各种来源的数据,智能电网可以优化能源分配、减少浪费并更好地整合可再

什么是数据架构师?技能、薪资以及如何成为数据框架大师

数据架构师是连接业务与技术的重要桥梁,负责设计并实施企业的数据管理框架。

大数据如何成为建筑业的关键技术?

建筑行业采用大数据技术可能是一种新事物,但已经显示出可观的回报。随着其优势变得越来越明显,越来越多的企业将会采用。建筑行业以及所有依赖大数据的行业企业的运营都将得到全面改善。

生成式人工智能和数据如何塑造未来的行业

从本质上讲,生成式人工智能正在改写不同行业的规则。 随着我们不断发掘其潜力,我们可以期待更多的颠覆和创新。 唯一的问题是,我们能够多快适应以及我们可以利用生成式人工智能重新定义哪些新边界?

企业如何运用大数据来降低运营成本

从大数据自身的技术体系来说,大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开,企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析,向数据生产来转变,相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。

未来已来:数据如何驱动AI大模型的竞争

数据是AI模型的\"燃料\",未来AI大模型的竞争,无疑将更加依赖高质量的数据。因此,对数据的投入和利用,将决定中国在全球AI竞赛中的地位和成绩。
AI模型数据2024-11-30

大数据时代来临,未来的商业模式,都将是智能化的

随着5G、物联网、云计算、大数据等技术的兴起,商业的形态将逐渐进入智能化的时代。那么什么是智能化商业,未来会给我们带来哪些变化和机会呢?请看下面的内容!

大数据工程师主要是负责做什么的

这篇文章将为大家详细讲解有关大数据工程师主要是负责做什么的,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。大数据工程师主要是对海量数据进行挖掘,分析,计算并为企业做出商业决策,发掘商业模式提供重要支持。大数
2023-06-06

大数据是如何改变游戏业的?

自在线游戏诞生以来,技术的进步和数据的消费方式意味着这一领域一直在不断发展。近年来,该领域的大数据变化改变了游戏的开发、体验和营销方式。
大数据2024-11-29

大数据如何成为元宇宙的基石

对于许多企业来说,似乎将与元宇宙一起发展的关键技术是大数据。如今,公司有可能在客户在线浏览时了解到围绕客户的可操作的洞察力,但在元世界时代,个人产生的庞大数据量将成倍增加。

未来10年,大数据将取代石油,成为最重要的资源

马云曾说过:未来10年最稀缺的资源不再是石油,而是数据,未来谁有获取数据、处理数据、分享数据的能力,就可以抓住未来的趋势。

大数据如何塑造人力资源分析的未来

​人力资源行业中的大数据使组织能够在雇用、解雇和管理员工方面做出更好的决策。

大数据分析如何重塑智慧城市的未来

随着全球城市中心利用数据的力量来改善基础设施、公共服务和整体生活质量,大数据分析在可持续智慧城市的发展中发挥着至关重要的作用。

《数据成熟度指数》报告:64%的企业领袖认为大多数员工“不懂数据”

来自世界各地的数百位行业领袖接受了“关于数据在其组织中的作用”的调查和采访,64%的受访者表示员工对数据缺乏理解。
大数据2024-12-01

如何将物联网、大数据和分析集成到工业 4.0

十年前,工业 4.0 只是一种理论。 现在,它通过现实生活中的示例和项目的最佳实践变得栩栩如生。

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录