大数据工程师需要学哪些软件？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-29 14:48 标签： 学大数据报什么专业

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    一、数据科学家需要掌握的技能

    一般来说，数据科学家大多需要编程和计算机科学相关的专业背景。简而言之，它是处理所需的hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

    2、数学、统计、数据挖掘等

    除了数学、统计素养外，还需要具备使用SPS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，开源编程语言及其运行环境“R”最近备受关注。R的优势不仅在于它包含了丰富的统计分析库，还具有可视化结果的高质量图表生成功能，可以通过简单的命令运行。此外，它还具有CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制，通过导入扩展包，可以使用标准状态下不支持的函数和数据集。

    信息的质量很大程度上取决于它的表达。分析数字列表组成的数据的意义，开发Web原型，使用外部API统一图表、地图、Dashboard等服务，使分析结果可视化，这是数据科学家非常重要的技能之一。

    二、数据工程师需要掌握的技能

    1、与数学和统计学专业相关的背景

    大数据工程师的要求是统计学和数学背景的硕士或博士学位。缺乏理论背景的数据工作者更容易进入技能上的危险区域，即是一堆数字，根据不同的数据模型和算法总能得到一些结果，但如果你不知道它代表什么，它就不是一个真正有意义的结果，而且很容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型。重用模型甚至创新模型来解决实际问题。

    作为大数据工程师，实际开发能力和大规模数据处理能力是必不可少的因素。因为很多数据的价值来自挖掘过程，你必须自己去发现金子的价值。例如，人们在社交网络上产生的许多记录都是非结构化的数据。如何从这些毫无头绪的文本、语音、图像甚至视频中获取有意义的信息，需要大数据工程师亲自挖掘。即使在一些团队中，大数据工程师的职责主要是商业分析，他们也应该熟悉计算机处理大数据的方法。

    3、具体应用领域或行业的知识

    大数据工程师的作用非常重要，因为大数据只有与特定领域的应用相结合才能产生价值。因此，在一个或多个垂直行业的经验可以为申请人积累对该行业的认知，这对以后成为一名大数据工程师有很大的帮助。因此，这也是申请该职位时更有说服力的加分项。

    三、数据分析师需要掌握的技能

    1、了解业务。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识。对于公司的业务和流程，最好有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析结果只会是脱线风筝，使用价值不大。

    2、了解管理。一方面，建立数据分析框架的要求，如确定分析思路，需要营销、管理等理论知识的指导。如果你不熟悉管理理论，就很难建立数据分析框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面，对数据分析结论提出了指导性的分析建议。

    3、懂得分析。是指掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践中，从而有效地进行数据分析。基本分析方法有：对比分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因素分析、矩阵关联分析等。先进的分析方法有：相关的分析方法、回归分析方法、聚类分析方法、判断分析方法、主要成分分析方法、因子分析方法、相应的分析方法、时间序列等。

    4、了解工具。指掌握与数据分析相关的常用工具，比如Smartbi。数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，我们必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。

    5、了解设计。理解设计是指利用图表有效地表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是一门大学问题，如图形的选择、布局的设计、色彩的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。

大数据相关专业是高考报考的热门专业，那么学大数据可以从事什么职业呢？下面小编为大家整理了相关内容，以供参考，一起来看看！

学大数据可以从事什么职业

学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员，常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师等。

以下是学大数据可以从事的职业介绍：

从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

数据分析师应该是当下大家听到过最多的大数据岗位，这个工作指的是不同行业中，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、分析数据，实现数据的商业意义。

因此，作为一名数据分析师，需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。根据各大招聘平台的统计，数据分析师的月薪一般在10K多点。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，賂大容事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等 系统并有过实战经验。这个工作在大数据行业内，也算是高薪的岗位，大部分从业者都能拿到30K-50K的月薪。

用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。

这个工作一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

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，尤其是要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop, hive, map-reduce等。总的来讲，这也是一份比较高薪的工作，月收入在20K~30K。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。数据算法工程师需要具备的知识有扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。数据算法工程师也是属于高薪工作，月收入在20K~15K之间。

当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，因而学大数据可以从事的职业非常广泛。

学大数据需要掌握的基础有哪些

1、具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以拥有编程技巧有很大的好处。

2、具有一定的数学能力是非常关键的，学习计算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学知识的了解是非常关键的。

3、学习大数据需要有一定的英语基础，因为大数据知识主要是英文，各种代码用英文表达。因此，拥有一定的英语能力是非常重要的。

4、语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。

5、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关知识具有很大的优势。

学习大数据基础是非常重要的，首先需要掌握计算机的基础知识，对大数据有自己的理解和想法。大数据的学习是非常枯燥的，在学习之前最重要的兴趣，兴趣能够让你在遇到困惑的时候不断向前，努力解决可能存在的所有问题。

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