机械工程师大数据转型难吗,机械工程师大数据转型难吗工资高吗

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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机械工程师大数据转型难吗的问题,于是小编就整理了1个相关介绍机械工程师大数据转型难吗的解答,让我们一起看看吧。

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

对软件开发、编程(写代码)感兴趣——>大数据开发

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对数据和数字感兴趣——>大数据分析

对操作系统、硬件、网络、运维感兴趣——>大数据运维

大数据开发:需要较强的数据分析理论和思维做基础,数据分析注重数据敏感度,业务问题的理解和转化能力。

大数据分析:熟练各种开发语言和框架,很强的code能力开发,需求和功能实现能力。

大数据运维:对大数据集群进行监控和维护升级,保障集群正常运行,从而保证 数据收集服务能正常运行,保证集群资源够用,监控集群资源消耗情况。

开发数据收集工具,数据清洗和整理,开发数据应用;当然这些不是一个人去完成,都会落在各个团队中去完成。

完整这些工作需要哪些技能?从这些技能我们也能看出来大数据开发的主要工作,就是这些工具打交道。一门开发语言(java/python/c#/scala 等),大数据下的一些框架:MapReduce,Spark,Hdfs,Storm,Hbase,Zookeeper 等,只会其中的2到三项基本找份工作没有问题,如何进阶在这不详细讨论。

大数据分析的主要工作

有大表哥,专门做各种报表。取数机器人,提取各种数据。当然也有做数据分类,特征提取等数据挖掘,机器学习等高等玩家。

这里一并概括了,大数据分析的主要工作是:基于现有的数据进行数据分析得出一个结论,最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥,取数机器人,高端玩家也不列外,挖出来的东西,在没有找到落地场景前,都是一坨一坨的。这里都只是调侃。

大数据分析需要哪些技能呢?我们不管具体的工作内容,看看我们每天要面对那些工具,工具是我们每天要接触的东西。 Excel,SPSS,SQL,数据库,R,Python 等。当然我们不用都会。

大数据运维的工作

对大数据集群进行监控和维护升级,保障集群正常运行,从而保证 数据收集服务能正常运行,保证集群资源够用,监控集群资源消耗情况。

他们是职业背锅侠,也是一群默默无闻的伙伴。无论开发,还是分析,还是其它的岗位,都有在人前显摆的时候,我们的运维永远只能在人后做好保障。

大数据开发

主要是负责大数据挖掘,大数据清洗处理,大数据建模等工作,主要是负责大规模数据的处理和应用,工作主要以开发为主,与大数据可视化分析工程师相互配合,从数据中挖掘出价值,为企业业务发展提供支持。

大数据分析

进行行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测;

主要工作有四类:

1、从0到1搭建数据分析体系;

2、数据分析工具化,产品化;

3、支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索;

4、数据规范制定及提升数据质量等基础工作。

大数据运维

大数据开发、大数据分析和大数据运维都是大数据领域中不可或缺的职业,各自具有不同的特点和职责。

大数据开发主要负责构建和维护大规模的数据处理系统,包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据处理。大数据开发工程师需要具备编程技能和数据库技术,能够使用各种工具和技术来处理和存储大规模的数据。他们需要熟悉Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理框架,熟练掌握Java、Python、Scala等编程语言。

大数据分析主要负责从大规模数据中提取有价值的信息,为企业决策提供支持。大数据分析师需要具备数据分析和建模技能,能够使用统计分析、机器学习等方法来处理和分析数据,提供数据驱动的决策建议。他们需要熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习等技术,熟练掌握R、Python等编程语言。

大数据运维主要负责维护大规模数据处理系统的稳定性和可靠性,保障数据系统的有效运行。大数据运维工程师需要具备系统维护和管理技能,能够处理和解决系统故障、性能问题等,提高系统的稳定性和可靠性。他们需要熟悉Linux操作系统、网络和数据库技术,熟练掌握Shell脚本等编程语言。

以上三个职业都是大数据领域中的重要职业,各有各的优劣。选择哪个职业,应该根据个人的兴趣和职业规划来决定。

到此,以上就是小编对于机械工程师大数据转型难吗的问题就介绍到这了,希望介绍关于机械工程师大数据转型难吗的1点解答对大家有用。