大数据全栈工程师，小白也能拿高薪！来达内大数据培训机构学习大数据，带给你的不只是高薪，更是技术的提升。达内大数据培训班让每位学员都能找到适合自己的课程，练就更牛技术，挑战更高薪水，学大数据就到达内大数据培训机构。

　　课程直切企业需求 培养大数据开发人才，企业无缝连接、实战教学研发

　　Javase 阶段

　　核心技术点：Java基本语法、面向对象、API、Eclipse开发工具的使用、集合的底层原理、基本算法、jvm 参数、JDK8 的部分特性、IO、线程、套接字、反射使用、EasyMall项目开发

　　JavaWeb

　　核心技术点：XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet、Tomcat/HTTPCookie/Session、JSP/EL 表达式/JSTL标签库、MVC设计模式/三层架构、JavaWeb开发技术、数据库开发技术、EasyMall项目开发

　　JavaEE 框架

　　核心技术点：Spring、SpringMVC、MyBatis、SpringBoot、Maven工具、EasyMall 项目重构及开发、SpringBoot 重构 EasyMall项目

　　互联网架构阶段

　　核心技术点：Redis&SpringBoot整合、Mycat&SpringBoot整合、Lucene原理讲解及使用、Eclipse开发工具的使用、ES&SpringBoot整合、Jsoup爬虫、Jvm参数Easymall项目整合、SpringCloud微服务整合

　　大数据框架

　　核心技术点：Hadoop/Hive、Hbase/Redis、Strom、Spark、Kafka、SCALA、Zebra 项目、Linux云平台

　　数据挖掘与机器学习

　　核心技术点：统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、集成判断、聚类模型、决策树模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型

　　惊！！！BAT眼中的大数据是这样？

　　大数据行业作为IT行业中的“大熊猫”，他就像这个行业冉冉升起的新星。当然也正是由于它还处于萌芽阶段，所以在这个领域会出现很大的人才缺口。我们通过整理一些这个行业大数据的观点，使想要从事大数据行业的你更加清晰明了。

　　《财经周刊》采访了BAT这三家互联网公司，除此之外还对相关的人力资源进行访谈，他们从职场角度以及用人单位的要求去为我们对岗位进行深度剖析。让我们能对大数据相关岗位有一个更加清晰明了的看法。

　　一、大数据工程师做什么？

　　大数据工程师有三个任务：分析历史、预测未来、优化选择。也正是通过这三个工作方向，可以帮助企业做出更好的决策。

　　举一个例子，就以腾讯来说，郑立峰认选项测试是较简单直接反映大数据工程师工作的例子就是选项测试，通俗一点来说就是帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。以往的发展进程中，决策者去做一项判断，可能只能依靠日积月累所积累起来的经验，但如今，测试需要使用更科学的办法了，也就是过大范围实时测试—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较终选择。大数据所能起到的作用比描述出来得多得多，市面上推出任何一项新产品，过往我们需要靠经验来分析的用户心理，但是现如今大数据就能给出答案，并且这个数据更加准确更加无误。

　　然而作为电商的阿里巴巴，当然就是希望通过大数据，从而可以锁定的人群去帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。想举的是一个淘宝的实例，比如卖家较开始推广的目标人群是产妇，但是大数据工程师会通过大数据，从而检测出针对孕妇群体所投放的营销，转化率会更高。从此淘宝的推荐界面上就会针对性的进行投放，很多顾客在买完该买的商品之后，看到相关联的商品就会不知不觉的再次进行选择。

　　二、从事大数据所需能力

　　1.数学及统计学相关的知识

　　就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是具有统计学和数学背景。沈志勇认为，如果从事大数据行业，但是同时又缺乏相关理论背景的工作者，是非常容易进入一个技能上的危险区域的—一堆数字，也许你可以通过不同的数据模型以及算法可以弄出一些结果来，但是呢并不知道那是什么，那这样的结果就并不能算作是有意义。”但是如果你具备有系统知识背景的人，便可以利用这些数据结果来解决大量的实际问题。

　　2.编码能力

　　我们知道，要成为大数据工程师的必备要素就是具有实际开发能力以及对大规模的数据进行处理的能力。这可谓是大数据工程师所必须具备的能力，它也就决定着你能不能在大数据开发与分析的过程中发现数据所蕴含的价值，这些数据能起到什么作用，创造哪些利益。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

　　举一个简单的例字，现如今人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，但是应该如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中去挖掘分析出更加有意义的数据这就取决于大数据工程师了。

　　3.对其他领域或行业的知识

　　在颜莉萍（Nicole Yan）看来，大数据工程师这个角色有一个很重要的点，就是她不能脱离市场，这是因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，如果你在不止一个行业中有经历，很可能日后会对你有非常大的帮助，让你的职业生涯走得更加长远。

　　成为大数据工程师之后，他不能仅仅的只是懂得数据，较好还要对其他领域有一定的了解，如果这个领域恰巧与公司方面一致，那可能就更好了，对其他特定行业进行了解，能让你的工作在很大程度上都事半功倍，并且能取得更好的成效。

　　三、大数据工程师的职业发展

　　1.大数据薪酬待遇

　　有大量的数据以及报告都可以证明，现目前大数据这个行业的薪资已经达到了同类型薪资的。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”

　　供不应求，物以稀为贵，这是在经济市场上流通的道理，用在人才市场上也同样适用。从招聘薪酬就可以看到，大数据行业相关岗位的工资远远高于同类型。而在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。同时据了解，在互联网类公司也一样，同一个级别，大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，并且还颇受企业重视。所以单从薪资水平也就可以判断出，大数据这个行业未来是不是一个值得作为长期职业规划的行业。

　　2.大数据职业发展路径

　　由于现目前来讲，大数据的人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式。公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。

　　有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设较高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。

　　另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的管理层。

　　通过BAT们对大数据的详细剖析与访谈，相信大数据这个行业的未来发展一定也让你有了更深刻的印象，至于要不要成为大数据行业的佼佼者还在于你能不能准确的抓住时机。