大数据工程师的薪资如何?

1. 大数据工程师的薪资如何?

真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多，薪资当然也就越高，大数据工程师的前景非常光明，在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快，在国内发展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐，在未来若干年内都会呈供不应求的状态，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。


因此企业经常高薪聘请大数据技术人才，这这样供不应求的情况下，数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月，大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等，随着人才缺口的增加，未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。

2. 大数据工程师待遇如何？

2018年正是大数据应用及人才需求超高的一年
大数据工程师人均年薪30万
大数据时代的出现，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，我们对世界的认识要提升到新 的高度。在国内，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即10000元/月，一般入职薪资13000元/月 左右，2年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月以上。（以上数据来源于网络）

3. 大数据工程师的薪资待遇怎么样?

【导读】对于大数据工程师来说，他们需要具备行业的业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在。那么，大数据工程师的薪资待遇如何呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多，薪资当然也就越高，大数据工程师的前景非常光明，在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快，在国内发展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐，在未来若干年内都会呈供不应求的状态，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。
因此企业经常高薪聘请大数据技术人才，这这样供不应求的情况下，数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月，大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等，随着人才缺口的增加，未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。
大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首，远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。
关于大数据工程师的薪资待遇如何，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

4. 大数据工程师的薪资待遇如何?

真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多，薪资当然也就越高，大数据工程师的前景非常光明，在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快，在国内发展势头很猛，以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐，在未来若干年内都会呈供不应求的状态，据预测，未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。


因此企业经常高薪聘请大数据技术人才，这这样供不应求的情况下，数据人才的身价水涨船高。数据人才可从事数据分析师、hadoop开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师和大数据开发工程师等工作。北京的大数据工程师薪资高吗?2017年6月，大数据工程师岗位在北京的平均工资从10630元/月至30230元/月不等，随着人才缺口的增加，未来大数据工程师的薪资待遇可能会变得更高。


大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首，远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。


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5. 大数据工程师是做什么的

大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：
找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。


扩展资料
大数据工程师需要学习的知识

1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。
2、Hadoop
我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用mapreduce对数据进行处理。

参考资料来源：百度百科-大数据分析师

6. 大数据工程师是做什么的？

总结一句话就是 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）
还有其他的

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）

3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）

7 数据处理
7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

总之就是离不开写 SQL ...

7. 大数据工程师好找工作吗?

一、一线城市就业机会多
据报告显示，985、211高校在内的重点高校大学毕业生去往一线城市的比例很高，非重点大学毕业的大学生也有大部分毕业后去往一线城市。一线城市在科技产业、金融领域、互联网领域处于国家前端的优势。一线城市是国内优秀企业的集聚地，有非常多的大企业对人才的需求量大，就业机会多。
二、大数据工程师人才缺少
大数据人才稀少，大数据开发面临巨大人才缺口，目前各个领域都需要大数据技术来支持，而大数据人才缺口达130万，很多企业对大数据工程师求之不得。人才的培养需要理论教学和实践练习相结合，也就是需要时间，大数据培训机构应用而生。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。
三、一线城市是高新科技的集聚地
科技的优势改变了世界，一线城市是高新科技的集聚地，集中了中国最顶尖的科研机构，高等院校，以及资深高科技企业，引领了中国科技发展的潮流，引领中国企业的发展潮流。由于大数据人才数量较少，因此一线城市大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。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，乃至上升为公司的高级管理层。
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8. 大数据工程师做什么？

大数据工程师做什么？需要具备什么能力？
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
　　这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
　　不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
　　于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
　　王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。
　　由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
　　虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
　　除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
　　你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
　　本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。
　　A 大数据工程师做什么？
　　用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
　　沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”
　　因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
　　找出过去事件的特征
　　大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
　　找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
　　预测未来可能发生的事情
　　通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
　　在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
　　找出最优化的结果
　　根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
　　以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—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最终选择。
　　作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，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。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
　　B 需要具备的能力
　　数学及统计学相关的背景
　　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统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
　　计算机编码能力
　　实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“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。
　　举例来说，现在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，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
　　对特定应用领域或行业的知识
　　在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，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，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
　　“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
　　C 大数据工程师的职业发展
　　如何成为大数据工程师
　　由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
　　今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
　　颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
　　薪酬待遇
　　作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，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％，且颇受企业重视。
　　职业发展路径
　　由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大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最高职位—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，乃至上升为公司的高级管理层。