大数据工程师培训要求

具备大专及以上文化程度、人工智能技术爱好者、人工智能公司技术人员。

大数据工程师报考流程是：

1、目前想要报考大数据工程师证书，需要通过机构进行资料申报。

2、大数据工程师证书资料审核通过后，就可以学习相关课程，准备参加线上考试了。

3、考试成绩合格后可以领取大数据工程师证书，证书颁发部门不同，出证周期也不同，具体可询问专业老师。

大数据工程师报考条件：

一、中级（以下条件具备其一即可）

1、具备大数据工程师初级证书后，从事1年以上相关工作，并参加大数据工程师中级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；

2、具有6年大数据工程师工作经验者；

3、具备大数据工程师初级证书后，从事2年以上大数据工程相关工作者；

4、中等职业技术学校相关专业毕业生。

二、高级（以下条件具备其一即可）

1、具备中级大数据工程师证书后，从事2年以上相关工作，并参加大数据工程师高级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；

2、大专及以上学历相关专业毕业生，具有2年大数据工程师工作经验者；

3、具备中级大数据工程师证书后，从事3年以上大数据工程相关工作者 。

需要具备大专及以上文化程度、对数据挖掘、数据分析爱好者、软件开发公司技术人员，满足身体健康，有良好的思维和一定的综合素质。

初中毕业即可，前景不错，零基础学习哦

众所周知的，大数据是一门很高端的新兴技术，学习的门槛与就业门槛都是存在的，要不然怎么会有那么高的薪资待遇呢!很多对于大数据技术感兴趣的朋友，都纷纷留言问笔者，学大数据要学代码吗，好学吗，这样的问题。北京计算机学习就详细讲讲，学大数据要学代码吗，好学吗，这个话题，来解答大家心中的疑问。1：首先跟大家讲清楚，学大数据，是要学代码的哦!学大数据需要编程语言的基础，不然往后的深层技术根本无法学习，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。这样一来，代码知识是大数据工程师必须掌握的知识，这是无法避免的哦!2：一名合格的大数据工程师，不仅需要掌握代码知识，还需要熟悉Mongodb集群、高性能、高可用技术方案;熟悉常用的Java开发框架及消息中间件;具备GIS理论知识，、熟悉Linux或Unix操作系统，具备perlphppythonshell一种或多种脚本语言编程能力。3：除此之外，大数据工程师还需要熟悉Hadoop生态圈(包括常用的Hive、HBase、Spark、Zookeeper、Storm);熟悉Oracle、SQLServer、MySQL至少其中一种以上数据库;熟悉搜索引擎中的常用算法，熟悉ElasticSearch或Solr的程序结构等等。

大数据需要以下六类人才：一、大数据系统研发工程师。这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。二、大数据应用开发工程师。此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。三、大数据分析师。此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。四、数据可视化工程师。此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。五、数据安全研发人才。此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。六、数据科学研究人才。数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁