数据结构优化工程师

数据库简介（包含一些基本概念和发展史）；SQL语句；范式理论基础；数据库设计基础

大数据开发工程师所涉及的工作内容还是挺多的，比如数据抽取，数据清洗，数据建模，数仓以及各种主题域的数仓建模等，需要熟悉各种数据抽取，etl工具等

数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。1.缺乏理论背景的数据人员，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一些数字，按照不一样的数据模型和算法总能鼓捣出一些结果来，只有具备基础的理论知识，才能真正理解模型、复用模型并且创新模型，来解决实际问题。2.实际的开发能力和大规模的数据处理能力是成为大数据工程师的一些必备要素。因为许多数据的价值取材于挖掘的过程，你不得不亲自动手才能发现金子的价值。即便在某些团队中，大数据工程师的责任主要以商业分析为主。3.大数据工程师这个角色非常重要的一点是，不能够脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结在一起才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经验能为应聘者积累对行业的认知，对于之后从事大数据工程师有很大帮助。关于大数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程主要培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。

1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统（Linux）、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。