大数据工程师和普通的程序员区别

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如何成为一名出色的大数据工程师

如何成为一名出色的大数据工程师随着互联网的迅速发展，大数据已经成为许多企业的核心资产，各种形式的数据源如繁星般闪耀。而大数据工程师则是这个新时

代的中坚力量，他们除了对大数据的处理和开发有着深刻的见解外，还需要具备强大的计算机技术、数学基础、编程技巧等特长。以下将从基础学习、实践经验、工作技能等方面，介绍如何成为

一名出色的大数据工程师。

一、建立扎实的数学基础与编程能力

大数据处理需要具备强大的数学基础，如概率论、统计学、线

性代数、离散数学等知识的学习是非常必要的。因为在大数据中，需要进行很多的计算、分析和预测，而扎实的数学基础可以使你

更好地理解和应用这些算法模型。

同时，编程技能是成为一名优秀数据工程师必须掌握的。Java、Python、R语言等编程语言在大数据处理中都有着广泛的应用。程序员需要从头开始编写程序处理大量的数据，或者基于已有的大

数据框架进行大数据的处理，这都需要较高的编程技能。

二、熟练掌握大数据处理框架的使用

大数据发展迅速，处理大量的数据需要强大的计算机存储和运

算能力。因此，大数据的开源框架如Hadoop、Spark、Storm等已

经成为大数据技术领域的必备工具。熟练掌握这些框架的使用和

操作，可以有效地提高大数据的处理效率。

例如，Apache Hadoop是一个能够进行分布式存储和处理大规

模数据的框架，通过MapReduce算法将大数据分为多个小数据进

行处理。如果你要进入大数据领域，就需要熟练掌握Hadoop的各

种操作和工具，例如Hive、Pig、HBase等。

三、多样化的实践经验

程序员的发展前景和发展方向

随着信息技术的快速发展，程序员这一职业也逐渐受到社会的关注和重视。程序员作为IT行业的一员，其发展前景和发展方向备受关注。本文将从多个角度探讨程序员的发展前景和发展方向。

一、发展前景

1.1 技术需求持续增长

随着互联网的普及和各行业的数字化转型，对技术人材的需求越来越大。程序员作为IT行业中的核心人材，其市场需求持续增长。

1.2 薪资水平较高

由于技术人材的稀缺性，程序员的薪资水平较高。特别是在一线城市和大型互联网企业，程序员的薪资水平更是可观。

1.3 发展空间广阔

程序员不仅可以在互联网企业就业，还可以在各行各业发挥作用。随着人工智能、大数据等新兴技术的发展，程序员的发展空间更是广阔。

二、发展方向

2.1 多语言技能

程序员需要掌握多种编程语言，如Java、Python、C++等。掌握多语言技能可以让程序员在不同领域有更广阔的发展空间。

2.2 深耕行业领域

随着各行业的数字化转型，程序员需要深耕特定行业领域，了解行业需求，开辟符合行业特点的解决方案。

2.3 持续学习和更新知识

技术更新迭代速度快，程序员需要不断学习新知识，跟上技术发展的步伐。惟独不断更新知识，才干在激烈的竞争中立于不败之地。

三、职业规划

3.1 制定明确的职业目标

程序员应该根据自身兴趣和能力，制定明确的职业目标。惟独明确目标，才干更好地规划职业发展。

3.2 不断提升技术能力

技术是程序员的核心竞争力，不断提升技术能力是程序员职业规划的基础。可以通过参加培训、参预项目等方式提升技术能力。

3.3 拓展人际关系

程序员工作分类

1.前端开发：

前端开发者主要负责构建用户界面，并确保网页在不同的浏览器和设备上都能正常运行。他们使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来设计和开发网页，实现页面的布局、样式和交互效果。

2.后端开发：

后端开发者主要负责处理网站的数据库和服务器端的逻辑。他们使用各种编程语言和框架，如Java、Python、Node.js 等，来处理数据存储、业务逻辑和与前端交互的任务。后端开发者需要熟悉数据库管理、服务器配置和API设计等技术。

3.数据库管理：

数据库管理者负责设计、维护和优化数据库系统，确保数据的安全性和可靠性。他们要熟悉数据库管理系统如MySQL、Oracle等，能够编写SQL查询和优化数据库性能。

4.移动应用开发：

移动应用开发者专注于开发手机和平板电脑上的应用程序。他们需要熟悉移动开发平台如iOS、Android等，并使用相应的编程语言和工具进行开发。移动应用开发者需要关注用户体验，并确保应用程序的性能和稳定性。

5.游戏开发：

游戏开发者负责设计和开发电子游戏。他们需要掌握游戏引擎和相关开发工具，如Unity、UnrealEngine等，并使用编程语言如C++、C#等来实现游戏逻辑和功能。游戏开发者需要具备创意和艺术方面的素养，能够设计出吸引人的游戏体验。

6.数据科学与人工智能：

数据科学家和人工智能工程师利用数据分析和机器学习等技术来解决复杂的问题。他们需要熟悉数据处理、统计分析和机器学习算法，并使用编程语言如Python、R等进行数据挖掘和模型训练。

7.软件测试与质量保证：

程序员行业分类

通常企业会把程序员分为三大类：S级、A级，还有B 级（当然还有C级，但C级是不合格，我们就不说了）。B 级基本上是正常能力能工作的，A级是比较优秀的，S级是顶级的。

程序员跟其他工种不同，像运营、产品，只要来个人基本上都会对公司工作有所帮助。但程序员这个群体就不一样了，一个顶级的程序员，他的生产效率会远超普通程序员。然而一个B级往下的程序员，他的生产效率基本为负。

程序员的工作主要有：产品策划类、页面设计类、前端与移动、开发与测试、营销推广类、数据运营类、运营维护类、游戏相关类等，根据不同的分类下面有细分了不同的岗位。

今天就来给大家介绍一下技术类的IT岗位划分：

1、WEB前端

前端开发是创建Web页面或app等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。

小程序、H5、APP等移动端的爆发催生了前端人才的大量需求。

CSS工程师要考虑更多的就是兼容性。一般来说，CSS

工程师并不存在，写CSS的人最好要掌握JS代码、Html5。这是前端人员必备技能。

2、后端开发

做后端开发与前端开发不同的是，他们写的代码大多是用户不会直接使用到的代码，也就是非用户接口代码。比如：逻辑判断、数据库等等。后端的工程师目前使用最多的就是Java，所以最热门的后端岗位也就是Java工程师。

后端语言包括Java、Python、C++、PHP语言等。后端的发展前景很大，无论是B/S还是C/S，无论是Web还是原生，或者是智能硬件，后端都会屹立不倒。

ai人工智能职业都有哪些

学人工智能可以从事ai职业、计算机行业、专业培训机构的讲师等。人工智能的发展方向有科研机构(机器人研究所)软硬件开发人员、AI相关的计算机语言开发人员、专业培训机构的讲师，都是在北上广深这些一线的大城市，可以在优秀的大厂了做搜

索方向等工作。

学人工智能以后从事什么工作

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法

设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，

机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件

(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能专业主要是学什么的

目前人工智能专业的学习内容有：机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有，信号

浅析大数据背景下计算机软件工程管理应用

浅析大数据背景下计算机软件工程管理应用作者：孙浩

来源：《当代旅游》2018年第08期

摘要：随着我国计算机行业的大力发展和推动，目前我国的计算机信息技术趋于成熟，计算机信息技术的利用率也稳步提升。而计算机软件工程作为计算机行业中相对较新颖的学科，目前发展和管理相对不成熟，各类技术也并没有完善。随着计算机技术的迅速发展，对于计算机软件工程的管理应当提高重视程度，不断的探索和关注软件工程管理的发展。因此，本文通过对计算机软件工程管理的应用分析进行研究，阐述了计算机软件工程管理过程中的问题及解决策略，通过对软件工程项目管理进行分析，为目前我国的计算机软件工程管理提供一些建议和指导。

关键词：大数据；计算机；软件工程；管理应用

当前是一个大数据的时代，计算机行业发展迅猛，计算机软件应用也走进了各个企业中。在这个过程中，计算机软件不仅给人们的生活带来便捷与效率，也带来了风险问题，这些信息一旦被盗会直接侵害到用户的隐私甚至损害用户的利益。因此，我们需要分析在大数据时代背景下计算机计算机软件工程管理的主要问题，同时推动计算机这个行业健康可持续发展。

一、计算机软件工程管理

（一）计算机软件的管理

计算机软件开发人员，包括项目组织人员，管理人员，系统分析人员和资料管理人员，由于大部分软件开发企业规模小，工程量小，所以对于人员管理工作不够重视，很多的软件开发项目人员常常处于身兼多职的情况。很容易造成软件开发人员分身乏术，缺乏对于其他岗位的专业技能，所以无法保障计算机软件工程管理的质量。

（二）组织结构

从目前来看，大部分软件工程管理，包括主力程序员、资深程序员以及普通程序员等等多个环节。主力程序员主要的职责就是针对软件自行开发并且调整组织机构的基数，而资深程序员则首先要提高软件开发组织机构的运行效率。普通程序员主要负责基础的工作。

大数据工程师和数据分析师有何区别？

近几年，随着科技的日新月异，许多之前没有听过的名词接踵而出。比如云计算，比如大数据，可以说云计算的诞生催生了大数据。所谓大数据，Gartner研究机构给出的定义是这样的：一种需要具有更强决策力、洞察发现力以及流程优化能力的全新处理模式，以此来适应海量

多样化的信息资产。笔者认为，大数据并非简单的一种概念，而是一种方法，简而言之，就

是通过分析和挖掘数据，从而辅助进行决策的方法。

随着近几年大数据的越来越火热，相关的大数据职业也成为了热门，在诸多的大数据相关职

位中，数据分析师和大数据工程师俨然已经成为当下最热门的职位之二。那么数据工程师和

数据分析师有什么区别呢？

首先来说数据分析师，所谓数据分析师，简单来说就是从不同的行业中获取数据，然后对获

取到的数据进行分析，并对相关问题进行解答，一般来说，数据分析师的主要任务就是对数

据进行梳理、分析以及可视化，从而帮助企业做出决策。而根据行业的不同，数据分析师的

头衔也不同，如：业务分析师、运营分析师等，但无论头衔是什么，数据分析师的岗位职责

是相同的。

而对于数据分析师来说，需要掌握的技能也是比较多的，例如编程、统计学、数学、数据可

视化、通信技术等等，这些都说明了数据分析师是一个通才，对人们的全面性要求也比较高。

说完数据分析师，接下来就说一下数据工程师。在大数据行业中，数据工程师扮演的角色举足轻重，甚至可以说是不可或缺的。所谓数据工程师，其实本质上还是软件工程师，也就是我们常说的程序员，他们是整个大数据系统的构建者和优化者，数据工程师的职责就是保证数据接收、转移的准确性，维护系统的安全与稳定。和数据分析师不同的是，数据工程师一般不需要注意统计、分析和建模，他们的工作重点在于数据的架构、运算以及存储等方面，而数据工程师所需要具备的能力技能一般也就是超强的编程能力以及编写数据查询程序的能力。

JAVA工程师转大数据的好处有哪些

JAVA工程师转大数据的好处有哪些java一直以来都是最受欢迎的编程语言之一，有很多人在学习IT的时候，选择的第一个编程语言就是java。不过在大数据兴起之后，又有很多的java程序员进入到大数据领域，因为Java转学大数据有得天独厚的优势。

Java程序员转大数据的四大理由：

1、大数据职位发展空间大

Java这块如果做5~6年到管理岗位的话，薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板，能上这个数的人很少，除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般，后面还有很大发展空间，所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。

2、大数据不受年龄限制

年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题，Java工程师满大街都是，年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人，不能加班，有家有室也不能长期出差，会比较尴尬。Hadoop这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题，年龄越大经验越丰富，也越吃香。

目前有一大半学Hadoop的学员都有不错的Java基础，有的是工作2~3年发现工资一直在7k-12k这个位置徘徊，上不去，想突破一下；也有的是不想整天做业务系统开发，想去大互联网公司发展，待遇和氛围好一些；也有的是公司有些业务需要用到Hadoop，边学边做，碰到问题也能跟老师同学交流。

3、大数据岗位工资高

做Java的人已经比较多了，很多人工作4~5年月薪也难上2万，能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来学Hadoop，主要也是考虑未来发展天花板的问题。

IT行业工资一般是多少_发展前景如何

IT行业薪资如何

大数据工程师岗位需求：

1.环境【Linux】

2.框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper】

3.算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】

大数据工程师薪资：

1年~3年：10K~20K

3年以上：15K~35K

Python开发工程师岗位需求：

1.熟悉Python，掌握基本数据结构，熟悉标准数据库，认同Python设计理念;

2.熟悉常见的Python框架，精通Tornado，flask，django优先;

3.熟悉常见的数据库，熟练掌握Mysql，Mongodb，Redis者优先;

4.掌握Linux操作系统，熟悉ngin?x，WSGI，理解TCP，HTTP等网络协议;

Python开发工程师薪资：

0年~1年：8K~10K

1年~3年：10K~15K

3年以上：15K~35K+

UI设计师岗位需求：

1、精通Photoshop、Illustrator、Flash等图形软件，html、Dreamweaver 等网页制作工具，能够独立完成静态网页设计工作;

2、熟练操作常用办公软件，且具备其它软件应用能力;

3、熟悉html，CSS，JaAVAscript，Ajax;

4、对通用类软件或互联网应用产品的人机交互方面有自己的理解和认识;

5、具备良好的审美能力、深厚的美术功底，有较强的平面设计和网页设计能力;

6、具有敏锐的用户体验观察力，富有创新精神

UI设计师薪资：

0~6个月：3K~8K

6~12个月：6K~12K

大数据工程师需要具备哪些能力

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。

数据可视化

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。

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。“他得知道什幺是相关的，哪个是重要的，使用什幺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

大数据新手资料_大数据有哪些职位

大数据新手资料，目前来讲，企业对大数据人才已经非常重视了，大数据新手可以了解下以下职位：

1、CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。

“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。

2、数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。

3、数据工程师是能运行基本数据模型，充分了解文件系统，分布式计算与大型数据库，他们是能提供可建模数据所需平台的人。

那么，怎么才能成为专业的高薪大数据人才呢？

首先，大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们许许多多美妙的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。

其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，我见过很牛逼的程序员一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识，大数据的挖掘与分析很终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析，因此大数据是不能脱离市场的，它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生更大的价值，通常程序员都是在做某一行业的软件，经过多年的学习与磨练，对某一行业的业务知识是有积累的，因此从这一点上来看，程序员是很容易过渡到大数据工程师的。

大数据工程师干不过35是真的吗

大数据工程师干不过35？这个真的有点道听途说了，现在大数据技术人才的短缺，在互联网圈里越久，资历越老，越受欢迎。无论是对编程的深入研究，还是对大数据技术的深有体会，都将是每个企业不可多得的人才。

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其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。

供需严重不平衡，岗位需求远大于大数据人才的人才输出。尤其是全栈大数据人才更是少之有少。前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

看到网上很多人都在传，程序员35岁就失业了，其实我很不赞同这个说法，被淘汰的永远是那些不思进取的人，不单单是程序员，更多的行业都是，如果你

已经35岁了，技术却不如刚刚毕业两年的年轻人，试想一下：如果你是老板，会怎么实现这个淘汰制呢？相反，如果你的技术一直是不断提升，跟年轻人的技术直接拉开了距离，那你的价值将是公司的一大财富，没有哪一个公司会轻易损失这样的财富。

更何况是大数据学科，实话说，现在大数据是一个技术趋势，很多编程程序员都纷纷学习大数据技术，有了一定技术经验的程序员继续学习大数据，首先年龄也是不小了，如果35岁就会被淘汰，那为什么还要苦苦挣扎跳进大数据的圈子呢？！

程序员是大学什么专业_程序员的就业前景

程序员是大学什么专业_程序员的就业前

景

程序员是大学什么专业

程序员在大学期间所学专业绝大部分为工科计算机类专业，最多的是：

1.计算机科学与技术

2.软件工程。当然除了这两个专业之外，网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、电子与计算机工程等专业也属于计算机类专业，在毕业后都有一定的可能去做程序员。

程序员的范围很广，主要包括软件设计与开发和程序编码两大类。普通程序员要学四年专业知识，需要取得程序类专业学士学位。无论是数学方面的还是工程方面的都是可以的。

程序员的就业前景

程序员未来就业前景非常好。

首先，从当前工业互联网、大数据和人工智能的发展前景来看，程序员未来的就业机会还是比较多的，而且在人工智能技术的推动下，程序员的岗位附加值也会逐渐提升，所以未来程序员的薪资待遇依然有较大的提升空间。

虽然程序员的岗位附加值在人工智能时代会进一步提升，但是行业领域对于程序员的要求也会不断提升，所以要想成为一名程序员，还是具有较高门槛的。从当前IT(互联网)行业的结构调整趋势来看，程序员岗位有以下几个变化：

第一：全栈程序员的需求量在提升。随着越来越多的企业实现业务上云，未来全栈程序员的需求量会进一步提升。借助于云计算平台的支撑，程序员向全栈方向发展也会更容易一些，随着云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展，程序员借助于云计算也会全面拓展自身的能力边界。

第二：研发级程序员的需求量在提升。在云计算时代，大量的应用级开发任务会迅速得到整合，这会促使更多的程序员需要进行岗位升级，而研发级岗位则是应用级程序员进行岗位升级的主要目标之一。相对于应用级程序员来说，研发级程序员需要具有更加丰富的知识结构，对于初级程序员来说，通过读研来实现岗位升级是比较不错的选择。

程序员未来工作展望

引言

随着科技的不断发展和社会的不断进步，程序员的工作也在不断演变和发展。本文将探讨程序员未来的工作展望，包括技术趋势、职业发展和工作环境等方面。通过对未来的展望，我们可以更好地规划自己的职业发展道路，迎接未来的挑战。

技术趋势

1. 人工智能

人工智能是当前最热门的技术领域之一，未来也将持续发展。程序员在人工智能领域可以扮演重要的角色，包括开发智能算法、构建智能系统和优化算法等。随着人工智能应用的不断扩展，程序员将面临更多的机会和挑战。

2. 大数据

大数据技术已经成为许多行业的核心竞争力之一，未来仍将持续发展。程序员在大数据领域可以负责数据的收集、存储、处理和分析等工作。同时，程序员还需要具备数据挖掘和机器学习等相关技能，以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。

3. 云计算

云计算已经成为企业IT基础设施的重要组成部分，未来还将继续发展。程序员在云计算领域可以负责构建和维护云平台，以及开发基于云计算的应用程序。云计算技术的普及将给程序员带来更多的工作机会和挑战。

4. 物联网

物联网是未来智能化的重要组成部分，程序员在物联网领域将扮演关键角色。他们可以开发物联网设备的嵌入式系统，设计物联网平台和开发物联网应用程序等。物联网的普及将带来更多的工作机会和创新空间。

5. 区块链

区块链是一种去中心化的技术，具有高度的安全性和透明性。程序员在区块链领域可以负责开发和维护区块链系统，设计智能合约和开发区块链应用程序等。随着区块链技术的发展，程序员将面临更多的机会和挑战。

职业发展

1. 多样化技能要求

大数据工程师月薪一般多少

近几年，大数据的兴起为众多领域带来了全新的变革。在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元。国内一梯队的互联网公司里，大数据工程师的薪酬也比同级别的其他职位高出百分之三十左右。马云在演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT(Data Technology)的时代。而目前大数据相关的人才仍非常地紧缺，在未来若干年内都将供不应求。

很多人不禁会疑惑，大数据为什么这么火？

大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

通俗地讲，是在海量的数据中找出数据的规律和价值。我们常用的网购APP 的推荐商品模块，都是根据我们日常的购物习惯、消费情况来进行推荐。这其中就包含了数据的采集及分析。

高薪的背后是人才的紧缺，有机构对一线城市2018 年国内科技领域热门职位薪酬范围、及跳槽涨幅进行了预测：大数据方向由于人才需求大，相同工作年限的情况下，大数据工程师的薪资普遍更高，待遇涨幅也会超过其他岗位。

随着大数据的爆发，中国IT 业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT 人士统一比作一条船上的海员，大数据就是大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT 程序员转型成为大数据专家。

那么，大数据工程师职业发展路径是什么样的？

大数据工程师职业发展路径分为5 个阶段，每个阶段对应职位和薪水是不一样的：

一阶段：

实习工程师，工作一年，月薪大于6K ；