大資料工程師主要是對大量資料進行挖掘，分析，計算並為企業做出商業決策，發掘商業模式提供重要支援。大數據開發工程師的日常，可以精煉為3個階段：找出過去事件的特徵、預測未來可能發生的事情、找出最優化的結果。
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大數據的發展，目前在國外其實已經相對成熟很多了，大數據工程師，在國外也被稱為是資料科學家，主要是透過資料的價值挖掘，來為企業業務提供更精準的決策依據。在電信、零售、金融、製造業、物流、醫療、教育等產業當中，大數據工程師已經在創造價值了。
大數據開發工程師做什麼？
大數據開發工程師做什麼，我們從比較書面化的定義來看，就是對海量數據進行挖掘，分析，計算並為企業做出商業決策，發掘商業模式提供重要支持。簡簡單單一句話，但是其中涉及的日常工作內容並不簡單。
大數據開發工程師的日常，可以精煉為3個階段－找出過去事件的特徵、預測未來可能發生的事情以及找出最優化的結果。這三者之間，相輔相成，資深的大數據開發工程師，能夠非常熟練地進行這些動作。
找出過去事件的特徵，最大的功能是可以幫助企業更認識消費者。透過分析使用者過去的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。
透過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。以電商為例，引進氣象資料來指導電商銷售，例如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。
大數據工程師可以透過數據分析來達到不同的目的。在過去，決策者只能依據經驗進行判斷，但如今大數據工程師可以為其提供資料支援。
國內的大數據工程師工作內容：
而在國內，大數據的應用發展才剛開始落地，還不夠成熟，大數據人才一方面數量不足，另一方面高階的大數據人才也還比較欠缺。業界專業人士評價：在國內，你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。更多公司會根據自己已有的資源和短板，招募能和現有團隊互補的人才。
而大數據工程師主要做什麼，從這段評價當中也能初見端倪。國內招聘大數據人才的企業，每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調數據庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有諮詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用人才。
許多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：資料探勘工程師、大數據專家、資料研究員、使用者分析專家等等……實際上，從事這些工作的人員，通通都可以稱為大數據工程師。
並且，在一個成熟的數據驅動型公司，「大數據工程師」往往是一個團隊，它意味著從數據的收集、整理展現、分析和商業洞察、以至於市場轉化的全過程，每個大資料工程師可能負責其中的某一環節。零基礎轉行學習大數據技術，加米穀大數據訓練學習。
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