七月在线大数据工程师集训营
下栽の地止：ukoou.
大数据工程师需要掌握的知识点：
首先，学习大数据技术需要掌握Java基础。学习大数据课程之前一定要先学习一门计算机编程语言，而Java作为学习大数据语言的基础，学习它才能为更好的学习大数据技术打下扎实的基础。当然，对于Java的学习不一定面面俱到，但是对于其核心知识点还是要理解与掌握的，这就要求学员要有较强的学习能力，并且能够将知识在不同场景、不同项目中灵活运用。这样不仅锻炼了学员的思维能力，而且还能够在学习过程中养成良好的学习习惯，最终将会受益终身。
除了学好Java知识外，还应该掌握大数据的核心知识点，例如，Hadoop生态系统、大数据离线分析、Python语言、数据仓库HIVE等。如果把大数据比作一个容器，那么这个容器是无比巨大的，可以囊括物联网、云计算、人工智能等技术。这就要求学习大数据的学员除了要掌握Java语言外，还需要对其他热门技术有所了解，这也是学好大数据的关键。
大数据工程师需要掌握的知识点，上面已经为大家做了详细的介绍，综上所述，学习大数据想要自学还是比较困难的，因此选择一家可靠的大数据培训机构就变得至关重要。学习大数据开发，可以参考千锋提供的大数据学习路线，该学习路线提供完整的大数据开发知识体系，内容包含LinuxHadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习深度学习。根据千锋提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。
这个年代每个人都想成为数据科学家，但数据工程师呢？从本质上讲，它是数据分析和数据科学之间的混合体。数据工程师负责管理数据工作流，管道和ETL流程。鉴于这样的功能，市场对数据工程师的需求其实十分巨大，如果您想成为这样的英雄，开始学习永远不会太晚。在这篇文章中，我整理了所有必要的信息，以帮助您迈出第一步。
什么是数据工程？
没有比这更好的解释了：
科学家可以发现一颗新星，但他无法制造一颗。他不得不请工程师为他做-戈登·林赛·格莱格
数据工程包括数据获取，存储和处理。因此，工程师的主要任务是为数据提供可靠的基础架构。如果我们看一下需求的层次结构，数据工程将进入其中的前2-3个阶段：收集，移动和存储，数据准备。
数据工程师做什么？
随着“大数据”的出现，责任领域发生了巨大变化。早期的数据专家只会使用InformaticaETL，PntahoETL，Talnd等工具编写SQL查询数据，现在对数据工程师的要求已经提高。
大多数招聘数据工程师的公司都有如下需求：
精通SQL和Python熟练使用云计算平台对SQL和NoSQL数据库有很好的理解（数据建模，数据仓库）
请记住，这只是必需品。从这个清单中，我们可以假设数据工程师是软件工程和后端开发领域的专家。
例如，如果公司开始从不同的来源生成大量数据，那么作为数据工程师，您的任务就是组织信息的收集，处理和存储。
在这种情况下使用的工具列表可能会有所不同，一切取决于数据的体量，到达速度和异构性。大多数公司根本没有大数据，因此，作为集中存储库，即所谓的数据仓库，您可以使用带有少量脚本的SQL数据库（PostgrSQL，MySQL等）将数据驱动到存储库中。
谷歌，亚马逊，脸谱等IT巨头有更高的要求：
掌握Python，Java或Scala大数据经验：Hadoop，Spark，Kafka算法和数据结构知识了解分布式系统的基础具备Tablau或ElasticSarch等数据可视化工具的经验将是一大优势
简单来说，大数据对工程师的要求更高，因为必须在高负载下进行处理。
