数智化工程师评审

不是。三维数字化工程师证书是由中国数字化工程师协会发布的职业资格认证证书，由考试机构颁发，而成图大赛证书则是中国地图出版协会发布的专业技术能力认证证书。

职业定义：从事产业数字化需求分析与挖掘、数字化解决方案制订、项目实施与运营技术支撑等工作的人员。数字化解决方案设计师是2022年6月14日国家人社部公示的新职业之一，是国家紧跟新技术、新职业发展变化，建立职业分类动态调整机制，加快职业标准开发工作要求，待公示期结束之后数字化解决方案设计师将会纳入国家职业大典中。数字化解决方案设计师主要工作内容有：1.收集、分析产业数字化需求，提供数字化技术咨询服务；2.运用新一代信息通信技术和数字化技术，设计数字化业务场景和业务流程，提出并制订数字化项目架构的技术解决方案；3.编写数字化项目招投标等技术文件；4.编写数字化项目技术交底提纲；5.监测、分析和解决数字化项目实施及运营中的技术问题；6.检查、验收数字化项目质量，撰写质量分析报告。

大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：信息挖掘能力每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。信息处理能力无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。计算机编码能力作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。团队协作能力大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。学习路线建议阶段一、大数据基础——java语言基础方面Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。阶段二、 Linux&Hadoop生态体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。阶段四、 大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。