大數據工程師有很多細分的方向，不同的方向需要具有不同的知識結構，通常2-3年的時間，一個基礎BI開發者就足以掌握以上五個方面的能力，關鍵在于我們是否有這樣的意識來提升和改變自己。下面就讓小編來給大家分享一下 BI 開發人員是做什么的，讓我們一起來看看吧。

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 BI 開發人員應該具備什么樣的能力 

 大數據工程師是做什么的？

       分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務：

找出過去事件的特征：

       大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特征。找出過去事件的特征，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，并預測他的行為。

預測未來可能發生的事情：

       通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

找出最優化的結果：

       根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

       在工作崗位上，大數據工程師需要基于Hadoop，Spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平臺(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護。負責數據倉庫設計，數據ETL的設計、開發和性能優化。參與構建大數據平臺，依托大數據技術建設用戶畫像。

       除開以上是需要負責處理的工作，還需要負責分析新的數據需求，完成數據處理的設計(文檔)和實現。對大數據應用產品設計及解決方案設計，通過大數據挖掘用戶需求。負責數據處理程序設計框架改善，數據處理性能優化, 系統數據處理的能力提高等

大數據工程師需要掌握哪些技能？

       由于國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決于工程師的個人能力。

       已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景；學歷并不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗并且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。此之，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，并能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。

       學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，并在短時間內成為這個領域的數據專家；溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，后者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。

       大數據應用開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此大數據應用開發崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平臺體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平臺，以及眾多組件的功能和應用，另外還需要掌握至少一門編程語言，比如Java、Python、Scala等。

       大數據分析工程師是大數據領域非常重要的崗位，因為大數據的核心之一是數據價值化，而數據價值化的核心則在于數據的分析和應用。大數據分析工程師需要掌握的知識結構包括算法設計、編程語言以及呈現工具，算法設計是大數據分析師需要掌握的重點內容，而編程語言的作用則是完成算法的實現。另外，大數據分析師還需要掌握一些常見的分析工具。

       大數據運維工程師的主要工作內容是搭建大數據平臺、部署大數據功能組件、配置網絡環境和硬件環境、維護大數據平臺，大數據運維工程師需要具備的知識結構包括計算機網絡、大數據平臺體系結構、編程語言(編寫運維腳本)等，通常情況下，大數據運維工程師也需要對數據庫有深入的了解。

       為什麼要這么要求大家，因為一個高質量的BI項目的實施真的是非常具有挑戰性，所以我們要努力改變，努力提升。對于我們的客戶以及我們的團隊來說。以上就是小編為大家分享的關于“ BI 開發人員是做什么的 ”的全部內容啦，希望能給大家帶來幫助哦。