互联网金融大数据工程师

A. 从互联网金融到金融科技 大数据在里面扮演什么角色

大数据主要作为投资数据和标的的参考，风控把控，预警等作用

B. 大数据网络工程师主要干什么的呀

正常抄情况下会细分为袭大数据开发岗位（包含平台开发、行业应用开发）、大数据运维、大数据分析等岗位，不同岗位的任务具有一定的差异。
当前随着云计算、大数据平台逐渐开始落地应用，大数据开发工程师（行业领域）的岗位需求正在不断增加，目前也有不少程序员（Java方向）也会转向大数据开发岗位，这些岗位的岗位附加值还是比较高的。这些开发岗位的日常工作基本上就是完成代码的编写，只不过需要与大数据平台进行交互，需要调用大数据平台的各种服务来完成功能实现，总体上的难度并不算大，但是需要具有一定的行业经验。
大数据工程师是做什么的？
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：
找出过去事件的特征：
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。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。
预测未来可能发生的事情：
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。
找出最优化的结果：
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。

C. 金融大数据工程师是做啥的学了有什么用

大数据工程师是利用现代分析方法，结合互联网技术手段进行大数据模型的构建和应用。学了后可以提升在职工作人员的岗位能力，从而升职加薪。同时也是企业面试时对应聘者考核、聘用、任用的标准。

D. 现在互联网金融这么火，像大数据那些专业是怎么运用的

说到运用啊，楼主你知道“信诚人寿悦生活爱家行动”活动不，就是和堂传媒内运用了多屏互动手段和大数据容手段。以40000+的有效用户数据打破如今互联网金融行业营销记录，也开创了大数据等技术运用的先河，可牛啦。

E. 如何转型成为大数据工程师 需要具备哪些条件

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，作为大数据人才培养基地，能更加清楚地了解现今的大数据行业情况，认为大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英(LinkedIn)中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
数据工程师是做什么的?
于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，
因此分析历史、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。
1.找出过去事件的特征
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。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
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。”薛贵荣说。
以网络景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤?
3.找出最优化的结果
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。
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。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
需要具备的能力
1.数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
2.计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
3.对特定应用领域或行业的知识
大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
职业发展
1.如何成为
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
2.薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级，国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍(Nicole Yan)表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
3.职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

F. 大数据工程师需要学习哪些

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数版据挖掘、云计权算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

G. 大数据工程师就业现状和前景如何

【导读】随着大数据的普及商用化，很多人说大数据工程师会在35岁失业，那么是真是假呢?今天我们就来对现行的大数据工程师就业现状和前景做个简单分析，希望对大家有所帮助。

从现在的市场环境情况看，大数据工程师不会失业，并且没有减少反而越来越多了，因为使用大数据的公司越来越多。提问者担心的是搭建大数据平台的工作都没了，大数据工程师还干什么?其实现实中大数据工程师并不是在搭建平台这个壳，而是在搭建平台上的数据内容。

早期的大数据工程师

可能在提问者的意识里认为大数据工程师熟练掌握各种分布式系统原理，顺手就写一个maprece程序来计算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各种架构原理，然后在集群遇到问题迅速调参数进行修复。能用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data
pipeline的方式实现大数据平台。这种确实是在还没有商业数据平台的时候大数据工程师的日常工作。总结主要工作：

维护hadoop等分布式平台，特别是在遇到系统高峰时能稳定系统完成数据加工需要比较深的分布式系统设计原理

根据业务发展使用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data pipeline，从数据采集，同步到加工(即所谓的ETL工作)

搭建分析师、运营和产品经理等大数据查询和提数平台

搭建大数据报表展现系统

在商业大数据平台上工作的大数据工程师

但是大数据商业平台出来后，和云上的组件打通后形成了闭环(特别是阿里云上的RDS可以直接导入数据到MaxComputer中)，比如原来至少需要一个调度平台(haoop时代)来调度数据引擎上的脚本，以完成数据从业务库同步到大数据平台，再调度完成后面的各种计算任务。这在以前至少需要一个调度平台，大数据平台，数据同步系统。但是现在全部都集成在一起来，且分布式系统放在云上会形成了资源弹性网络，避免了因数据的峰值而造成的高难度维护工作也基本不需要了。其他的查询、取数和展现系统云上也都齐全，直接用就行。

从上面可以看出原来的大数据工程师的工作，基本上被简化只剩下了数据加工部分了。

加工数据一开始的时候都是需要写maprece程序，并且需要很了解hadoop系统，防止写出烂程序，导致出现数据倾斜，没加取数范围限制等问题，导致一个任务堵塞整个集群。这个阶段确实需要专业的工程师来干，但是后来出现了hive，直接降级成了业务同学也能用的SQL。而且商业大数据平台会做大数据平台执行引擎，对烂脚本的优化做了很多，防止很绝大部分的问题，更不会出现上面的问题了。实际上现在大部分的数据工程师90%的时间都在用SQL。是真的不怎么需要了解底层原理。

这也说明大数据工程师的范围缩减了很多，基本只剩下了设计数据模型做基础的数据加工。这部分难度也不再是脚本的编写，而是数据模型的架构质量，这时候要求的是对业务的熟悉程度和数据模型的知识。所以渐渐的大数据工程师开始兼并了一些数据分析师的工作，来设计各种业务指标。甚至有时候运营需要的指标体系都是大数据工程师直接出的了。但是反过来数据分析不能做数据工程师的工作，因为有数据建模技术壁垒和复杂数据加工技术壁垒。

结论

当一个职位的难度系数下降后，它就会横向发展兼并上下游的职位的工作，最终那个难度系统最大的职位会留下，其他的出局。

所以从上面的论述，我认为普通的大数据工程师岗位不会减少，并且以后可能会兼并了数据分析师，但是长期可能会被算法工程师给兼并。原来掌握分布式系统开发的工程师规模缩减，并单独出来形成分布式系统工程师，在那些做商用大数据平台公司中继续开发。

以上就是小编今天给大家整理发布的关于大数据工程师就业现状和前景的相关内容，希望对大家有所帮助。

H. 如何成为一名大数据工程师

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。

不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。

数据工程师是做什么的？于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍（Nicole Yan）的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍（Nicole Yan）说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”

因此分析历史、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。

1.找出过去事件的特征

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。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。

2.预测未来可能发生的事情

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。”薛贵荣说。

在网络，沈志勇支持“网络预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以网络景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？

3.找出最优化的结果

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，郑立峰认为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。

作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。

需要具备的能力

1.数学及统计学相关的背景

就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。

2.计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

3.对特定应用领域或行业的知识

在颜莉萍（Nicole Yan）看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”

职业发展1.如何成为大数据工程师

由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。

2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”

颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。

2.薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

3.职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

I. 分析如何成为一名大数据开发工程师

1、认识大数据

大数据开发工程师，首先你得熟悉关系型数据库，比如Oracle或者MySQL，熟悉之专后，有利于数据仓库的开发属；再次熟悉Hadoop，这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术，它的HDFS可以实现分布式存储，Yarn是一个优秀的资源调度框架

2、大数据所需技能要求

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

J. 如何建设互联网金融的大数据技术

这个问题就比较大了。不是一个技术人员能回答出来的，需要站在战略管理的角回度去分析答了。管理在前，技术在后。互联网金融方面，掌握的数据并不是一个小数目。那么庞大的数据是存在很大的价值的。通过大数据技术，把那么多的数据导入数据库，进行分析和挖掘，得出最优价值的数据。柠檬学院大数据。