什么是大数据开发？

　　大数据时代，有一群专业与数据打交道的人，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”。

　　在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。

貌似做大数据是相当严谨的工作，但IT培训网教育认为，数据工程师就是一群在“玩”数据的人。他们要具备统计数据分析数据的能力，在广泛的、无时无刻不在变化着的数据中间“玩”出规律，来进行对公司的生产和发展方向做出明确的预测和判断，用分析的结果来为公司带来效益的一群人。

　　这个职业的现状如何？

　　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.。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，有专家预测“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”

　　数据工程师的能力要求

　　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。除此之外还有下列的一些基本能力。

　　01学习能力

　　因为这个职业对于职业人对于相关领域的了解要足够详细深刻，才能更好的进行判断和分析，所以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；

　　02沟通能力

　　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。

　　03逻辑分析能力

　　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。

　　你们最关心的薪金待遇

　　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。根据相关专家的观察，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。

专家还表示，“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。