大数据职业规划所感所悟

大数据方向的职业发展规划的个人的积累：

逐步提升方向      

大数据业务：用户行为、风控、征信。。。等

hive + java + 算法 + 业务 +架构（高并发）

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linux运维工程师 转型 大数据运维工程师：精通linux，hadoop、spark、storm、hbase（源码级别）集群的搭建与运维，集群的升级、二次开发（修改源码）、故障解决和排查，会一些编程语言，和脚本语言

R、SAS传统的分析师 转型 数据分析师：R、Spark R、分析算法、分析模型的建模

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大数据ETL开发工程师：Hadoop基础知识，Hive精通，SQL和ETL（数据的抽取、转换和导入），原始的大日志->数据仓库（多个表）；java基础、python、shell脚本基础

（大数据金字塔的最底端，职业瓶颈非常有限）

钻研Hadoop、学习（北风的两套Spark课程）、自学Storm（北风）、精通java编程

转型

大数据开发工程师：Hadoop（HDFS、YARN，MapReduce过时），Spark，（Storm），J2SE（Java基础编程），Python、Shell，Hive（SQL），HBase，MySQL；负责写纯的MapReduce、Spark、Storm、Hive，程序，Eclipse建立工程，写完打成jar包，配置到公司的调度平台定期运行；要不就是部署到线上机器，等着J2EE平台来调用。

职业发展前景、薪资，肯定是比第一种要高一些的（至少高30%）

平行

J2EE开发工程师：纯J2EE 学习Hadoop视频、（北风网）学习Spark视频、学习Storm视频，还没有达到精通

转型

数据平台J2EE开发工程师：2年、3年、5年的Java开发经验，慢慢往大数据方向来转，懂一点儿大数据的基础知识，Hadoop、Spark、Storm、HBase至少知道是怎么回事，能写一点简单的程序；J2EE精通；（前端）、J2EE，Web系统（界面），提交计算任务（指定参数）、通过界面查看漂亮的报表和表格。

大数据开发工程师+数据平台J2EE开发工程师

大数据平台高级开发工程师：本人在做这一块儿 精通Hadoop、Spark、Storm（源码级别的），Kafka、Flume、ZooKeeper； J2EE技术，精通，开源框架（Spring MVC、Spring、MyBatis），MySQL性能调优，Java虚拟机（JVM）调优，前端技术（JS熟练、JS框架，jQuery、Bootstrap）； 高并发系统架构（NoSQL、Redis、Memcached、Nginx、负载均衡、分布式）

大数据平台高级架构师 针对各种类型的大数据业务系统，都可以进行独立的规划、把控、技术选型、从底层大数据到上层J2EE的架构搭建、核心模块的编写、开发出来的大数据系统，面向百万级、千万级的用户，还可以实现高并发的系统架构

高端 大数据数据挖掘与机器学习工程师：编程语言、脚本语言、精通Hadoop、Spark、Storm，精通各种机器学习与数据挖掘的算法 大数据，真正要发挥出来他的价值，比如，直接去推动线上的业务，给公司赚取更多的利润，其实就是就要靠这种工程师，和高端的技术

大数据金字塔的顶端 知名大学（北大、清华、中科大）的至少硕士，就是这个研究方向的；博士；直接可以做这个金字塔顶端的大数据的工作

从上面说的那个系列，一步一步往上走，走到大数据平台高级架构师级别；然后再钻研数据挖掘、机器学习相关的算法和技术（Spark MLlib，机器学习，GraphX，图计算，Hadoop Mahout）；走到大数据金字塔的最顶端。 用技术去改变世界，用技术去改变人们的生活，用技术去直接为企业创造价值和利润

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用户行为分析，很重要，大数据平台高级架构师；从Hadoop、Spark、实时计算、J2EE、前端，前面把控和规划，带领团队来实现和开发

（大数据最底端，简单的SQL、报表、ETL、取一些数据）

平台，意义在哪里？辅助公司内部的产品经理，更好的规划和设计产品；高管，能够对用户行为心理有数；分析师，提高他们的工作效率（自己要去做）；给公司内部的人员带来了一些方便、效率上的提升、数据的支持；他们再做对应的一些事情，产品规划、战略调整、分析策略，对公司的利润有间接的支持和提升

大数据数据挖掘与机器学习工程师 算法，预测明年可能热卖的商品有哪些，公司重点去铺开和发展这些商品；预测公司选择哪些形象代言人可以给公司带来最好的形象，以及用户的增长率； 公司，可以直接根据这些人计算出来的一些数据、方案等，去调整公司的战略，是直接对公司的利润的提升、市场占有率的增加是有帮助的

最后

以上就是危机大叔为你收集整理的大数据职业规划所感所悟的全部内容，希望文章能够帮你解决大数据职业规划所感所悟所遇到的程序开发问题。

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