大数据工程师干不过35

Q1：大数据工程师工资多少

作方向不同，工作经验不同工资多少不定。
以大数据开发工程师为例：
应届毕业生，7K+；
1-2年，8-14K；
3-4年，18K+；
5年以上，25K+
这是一般情况，具体的工作内容不同还会稍有变动。
我所指的应届毕业生是参加过培训或者有过实际经验。

Q2：大数据工程师好做吗

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。
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。
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”。
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，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。因此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。
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。
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。
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。
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。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。。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。

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Q3：大数据运营工程师是干什么的？

近年来随着互联网技术的发展，大数据运营工程师也随之火热起来，但是还有许多像题主这样还不了解这个职业到底是干什么的，今天在此为大家详细解答一下，希望对大家有所帮助！

对于有些企业而言，数据运维工程师和DBA是比较接近的，但是DBA的涉及的知识面可能会更宽泛一些，有些DBA是做SQL开发、存储过程开发等等，而数据库运维工程师比较偏向于运维，比如说：性能调优、数据库备份容灾等等。通常只有在中大型企业才会分别设置数据库运维工程和DBA两个岗位，对于中小型企业，这两个岗位则是合并的。然而还有些企业，对于初级数据库运维的岗位，被称做数据库管理员。

再来看看这个职位的具体定位及职责要求都有哪些吧。

1、互联网企业的数据库以MySQL为主;

2、部分金融、证券、银行、政企的数据库会使用Oracle;

3、传统企业的老系统会涉及SQL Server。

主要是负责数据库的日常维护，包括了安装、配置、巡检、监控、故障处理、数据库管理(含权限管理)等;

负责数据库的备份恢复等容灾解决方案的设计和实施，确保在极端灾难场景下，数据不丢失，并能快速恢复;

负责数据库的性能调优、高可靠方案的设计和实施，涉及开发团队的工作，还需要指导或协助开发团队完成相关开发工作;

负责数据库相关新技术的研究和引入。

另外需要告诉大家的是，近年来国家对大数据这块也是越来越重视，日前，教育部门更是将大数据专业纳入最新大学重点专业之列，可见大数据未来的发展前景有多么的可观。

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Q4：大数据工程师干不过35

现在很少有铁饭碗这么一说了，个人计划才是最重要的，我朋友做了8年JAVA开发，32才转行大数据的，人要不断学习才能不会被淘汰。