数据工程师的工作职责有哪些?

1. 数据工程师的工作职责有哪些?

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。
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。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
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。
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。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
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。以腾讯来说，能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
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2. 数据工程师是做什么工作内容

数据工程师都做什么？
数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
数据工程师的关键技能
下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。
1.大数据架构的工具与组件
数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案
数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3.数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。
4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）
对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。
5.编码
说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点（这也是许多职位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。
6.机器学习
虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。
机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

3. 数据库工程师工作内容是什么

 数据库工程师工作内容是什么
                    　　数据库工程师工作内容是什么?下面是我为大家整理的是数据库工程师工作的内容，欢迎阅读!想要了解更多的内容，欢迎关注论坛!
   　　数据库工程师岗位职责 
  　　1、设计并优化数据库物理建设方案;
  　　2、制定数据库备份和恢复策略及工作流程与规范;
  　　3、在项目实施中，承担数据库的实施工作;
  　　4、针对数据库应用系统运行中出现的问题，提出解决方案;
  　　5、对空间数据库进行分析、设计并合理开发，实现有效管理;
  　　6、监督数据库的备份和恢复策略的执行;
  　　7、为应用开发、系统知识等提供技术咨询服务。
   　　数据库工程师岗位要求 
  　　1、通信、电子工程、自动化、计算机其相关专业本科以上学历;
  　　2、掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术;
  　　3、能够使用SQL语言实现数据库操作;
  　　4、具备数据库系统安装、配置及数据库管理与维护的基本技能;
  　　5、了解数据库应用系统的生命周期及其设计、开发过程;
  　　6、熟悉常用的'数据库管理和开发工具，具备用指定的工具管理和开发简单数据库应用系统的能力;
  　　7、了解数据库技术的最新发展;
  　　8、具有严谨认真的工作态度，对枯燥作业有耐心。
   　　数据库工程师工作内容 
  　　1、数据库设计：参与项目技术方案设计与需求分析，根据方案与需求进行数据模型设计，保证数据库开发的规范性;
  　　2、数据库编码：根据数据库设计，进行数据库相关脚本的编写及数据库相关的模块开发;
  　　3、数据库支持与优化：为项目开发、测试提供数据库相关支持，负责对数据库性能优化、应用优化;
  　　4、文档编写：根据软件工程要求，编写数据库文档，包括数据标准、数据词典的定义等，为软件测试与维护提供材料;
  　　5、服务器运维;
  　　6、后期数据库的优化以及维护。
   　　延伸阅读： 
   　　作为Oracle DBA需要学习的有： 
  　　(1)Oracle的权限控制。
  　　(2)Oracle数据库的基本概念和性能指标。
  　　(3)常用的数据字典视图和动态性能视图。
  　　(4)常用的DBMS包等等。
  　　(5)以RMAN为主的备份恢复，以及容灾技术，此外冷备、逻辑备也需要熟练使用。
  　　(6)操作系统和存储方面的知识，主要是UNIX基础命令和编写shell程序。
  　　(7)高级DBA需要了解更多的东西，比如数据库设计等等。
  　　Oracle的认证主要包括OCA、OCP、OCM等。现在的主流是OCP，不过考试价格较贵。对就业有一定程度的好处。
  　　DBA的就业主要是在大、中型企业。以金融、保险等行业尤甚。大型网站或游戏公司也需要DBA。因为这类行对数据的要求颇高。DBA的待遇在国外是IT从业者里较高的。即使在国内，DBA的待遇也相对好一些。因为其技术难度大于普通程序员。普通DBA一般是在8000-20000之间(如北京、上海)。乙方公司待遇要高一些，但工作较辛苦，压力很大。甲方公司待遇稍低，但福利略好，工作一般很轻松。
  　　女生在甲方做DBA是很受欢迎的。因为很多领导都会认为女生较细心。但乙方公司一般不大愿意招聘女生来做数据库方面的服务。
  　　甲方DBA日常的工作压力不大，较程序员小很多。但出问题的时候负担会比较重。但一般大型企业都会购买第三方或原厂的技术支持，压力会减轻很多。每年有1-2个数据库会出问题或需要做一些大的动作。而且大多数问题都是由于操作系统崩溃或者服务器当机。oracle本身运行还是相当稳定的。
    
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4. 数据库工程师的工作内容是什么啊？

5. 数据分析师工作职责是什么

数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

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那数据分析是什么的？
数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？
并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

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6. 数据通信工程师的工作内容

负责局方的开通、运行维护、设备初验、终验等；负责设备问题的跟踪、反馈及疑难问题的处理、技术信息的收集、整理；负责员工及用户的技术培训，配合客户经理做好用户协调工作；提供必要的技术支持，包含技术评审、工程勘察、工程设计等；负责项目的招投标工作，包括整体解决方案的拟订、标书应答、讲解与答辩；根据用户需求进行系统概要设计并编写解决方案。

7. 数据分析师的工作职责是什么？

数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

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那数据分析是什么的？
数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？
并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

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8. 大数据工程师的工作内容是什么?

1、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。
2、数据清洗：
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。
3、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。
4、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。
5、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。