简介：今天，首席执行官指出，与您分享与人力相关的内容需要开发大数据平台的数量。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
大数据开发通常需要编程技能。根据我超过3年的编程经验，编程技能将带来更好的开发。BIG数据开发通常有三类：数据仓库开发，数据分析和数据开发。每个类别都需要不同的技能。但是它们都有很多共同点。一般技能：除了基本的SQL功能外，包括使用MySQL和Oracle等传统数据库，以及分布式数据库，例如HIVE和HBASE，例如其他数据库，例如MapReduce和Spark会更好。除了问题外，您还可以使用聚类，多clodlcladium解决问题的能力。DataWarehouse开发：可以编号仓库建模，尺寸，事实表，主题表，星形型，星型，明星模型，，雪花模型等，熟悉业务和全球视图，并建立数据仓库。DATA开发：数据开发具有离线和实际时间开发。这种后端开发更倾向于按需开发Java，再加上程序的日常维护。数据分析：这需要强大的SQL技能。如果您可以在数据分析中使用Python，那就更好了。要掌握SQOOP和KETTLE等通用ETL工具，请使用报告系统。当然，如果您想学习，您可以更深入地学习。在所有人的情况下，在通常的开发过程中，，尤其是小型公司的劳动力部门，这些技能或多或少是掌握的。一个人可以像一个全面的工程师一样是几个人。
大数据需要以下六种人才：
首先，大数据系统研发工程师。
该专业人才负责大数据系统的开发，包括大型非结构数据业务模型构建，大数据存储，数据库结构，优化数据库结构，求解数据库中心设计等。同时，它必须还要负责日常操作和数据群集监视等，对于任何构建大数据系统的机构来说，这种人才都是必要的。
第二，大数据应用程序开发工程师。
这样的人才负责构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。他们必须熟悉不同MAPREDUCE的工具或算法，编程，优化和部署。他们开发了各种基于大数据技术的应用程序和行业解决方案。在他们之后，ETL开发人员非常受欢迎。他们要做的是从不同来源提取数据，转换和导入数据仓库以满足企业的需求。DATA文件和其他临时中间层被删除以进行清洁，转换和集成，并最终加载到数据仓库中，成为数据仓库在线分析处理和数据挖掘的基础，并创建了需要数据提取所有类型数据的条件。
第三，大数据分析师。
这样的人才主要从事数据挖掘工作，使用算法解决和分析问题，以便数据显示真相。同时，他们还促进了数据解决方案的持续更新。随着数据集的规模不断增加，公司对Hadoop和相关廉价数据处理技术的需求，例如Hive，Hbase，MapReduce，Pig等成长。具有Hadoop框架经验的技术人员是最受欢迎的大数据才能。他们参与了受欢迎的分析师。
第四，数据视觉工程师。
这种类型的人才负责使用收集的高质量数据中的图形工具和手段，以清楚地揭示数据中的复杂信息，以帮助用户更好地开发大数据应用程序开发。非常受欢迎的人才。
第五，数据安全研发才能。
这样的人才主要负责企业的大型服务器，存储和数据安全管理，并计划，设计和实施网络和信息安全项目。更需要数据安全方面的特定技术才能。如果同一时间数据安全技术，它们具有丰富的管理经验，可以有效地确保大数据构建的安全性和应用程序单位的安全性，这是受欢迎的人才。
6.数据科学研究才能。
数据科学研究是一项全新的任务，足以将单位和企业的数据和技术转变为有用的业务价值。随着大数据时代的出现，越来越多的工作和事务直接参与或针对数据。数据科学行为研究专家。通过研究，他们可以将数据分析结果解释给IT部门和业务部门的经理。数据科学专家是中国Unicom的大量数据与经理，分析师的能力和经理知识之间的桥梁，这也是一个受欢迎的人才。
1.精通至少一种编程语言
大师爪哇师至关重要。最好同时熟悉Python和Scala。
2.掌握Linux操作系统
超过80％的企业使用Linux操作系统来构建云计算和大数据平台，因此有必要开发大数据开发。
3.掌握主流框架和大数据的组成部分
它主要是一系列框架，例如Hadoop，Spark，Storm，Flink及其生态系统组件。这部分是重中之重。
软功率相对不足。逻辑思维能力，沟通能力，学习能力等通常在人力资源访谈期间，主要是检查这些方面。
结论：以上是首席CTO所需的有关大数据平台开发的开发所需的人力的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。