大数据工程师是做什么的？前景和收入怎么样？|大数据工程师

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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

大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。

从数据上游到数据下游，大致可以分为：

数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面

工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。

具体说说吧，

数据采集：

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

数据清洗：

原始的日志，数据是千奇百怪的

一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。

一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。

数据存储：

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

数据分析统计：

数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

数据可视化：

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~

当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~

大数据工程师的发展前景大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。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。大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。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很多。大数据工程师的薪资水平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。因此很多企业会通过部挖掘，所以薪资高那就不足为奇了。大数据职业是现在均匀收入最高的职业，其从业人员均匀年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师均匀年薪一般在12万元以上。现在刚毕业学员的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大数据相关工作经验的学员，薪酬基本是15k-25k元的水平。薪酬方面，以北京为例：北京2017年的薪酬，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。

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