大数据开发做什么？

大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发应具备的技能：

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

2、定制软件开发牵扯对于某些特殊实物的软件项目的调节、开发与公布。比如，摩根大通公司建立的一个App将很容易被该企业与它为此设计方案的单位应用。此软件在设计的时候切记企业基础设施，品牌营销与实施要求，这就意味着它只有为机构服务。

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：

① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。

② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。



大数据需求越来越多，国家也在开设相关岗位，从2018年开始就逐年较大的增长。

此时报考大学的学生和家长也对大数据，人工智能非常感兴趣，大数据连续3年进了前5，而且学历主要是本科就可以。

可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。

第一阶段 大数据开发入门

从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

第二阶段 大数据核心基础

学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

第三阶段 千亿级数仓技术

以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。