大数据工程师证书怎么考 数据库开发工程师转行大数据开发可以吗？
数据库开发工程师转行大数据开发可以吗？
严格来说，数据库开发工程和大数据开发不是职业变动。从技术角度看，大数据开发需要更深层次的技术基础和更广泛的框架。换言之，转行是对自己事业的一次飞跃。
1. 从技术上学习非关系型数据库的使用，了解非关系型数据库的存储、查询和应用场景
2。掌握与主流大数据相关的技术架构和主流数据库技术，如Hadoop、spark、hive、HDFS、HBase等。关键是需要一个机会和平台，而大数据量并不是一个普通的MIS系统或软件所能做到的，如果你想升级到大数据开发，你需要找到一个匹配的平台，那就是就业机会。只有经过大量实践，才能说自己进行了大数据开发。
为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？
目前正处于大数据时代，基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人才缺口较大，整个IT行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。因为早期从事大数据开发的工程师往往受过高等教育（研究生以上），这也是薪酬较高的原因之一。
在IT行业，技术人员的薪酬与其知识结构密切相关。对于掌握流行技术的开发者来说，薪水往往更好，这也是促进人才结构升级的一种方式。与大数据相关的研发工作往往对开发者有更多的要求（数学、统计学等），而从事与大数据相关的研发工作往往需要很长时间的积累，因此大数据人才的待遇相对较高。由于大数据产业的发展速度明显快于人才培养速度，未来大数据领域将长期面临人才短缺的问题，尤其是专业技术人才，这将在一定程度上进一步提升大数据开发岗位的薪酬水平。
Java程序员组是目前IT行业中一个相对较大的组。主要原因是Java语言具有广泛的应用场景和稳定的性能。无论是大规模的互联网应用还是中小规模的开发，Java都有丰富的解决方案。随着Java语言在大数据领域的广泛应用，许多Java程序员逐渐转向大数据领域。从目前行业的发展来看，选择大数据方向的Java程序员在待遇上往往有比较明显的提高。
最后，随着工业互联网的发展，未来大数据开发工程师的付出空间会更大，因此程序员学习大数据相关知识是很有必要的。
程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好？
即使他们公司没有大数据，也会成立这样一个部门。
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大数据开发工程师的职业寿命是多久？
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！大数据开发岗是近年来新设的岗位之一。目前，大多数从业者都处于职业发展的早期阶段，因此没有具体的数据可供参考。然而，从大数据领域的发展趋势和大数据开发岗位的技术体系来看，大数据开发工程师的职业生命周期比传统的应用型开发岗位短，将显著延长。
从大数据领域的发展来看，大数据和云计算相关技术虽然已经成熟，但还处于应用的初级阶段。在传统产业大数据落地的过程中，仍需突破一系列壁垒。与简单的软件开发技术不同，大数据工程师还需要积累一定的行业知识，而行业知识的发展不那么好的持续积累将大大提高技术人员的职业生命周期。
从大数据开发工程师的技术体系来看，大数据开发工程师需要更全面的知识结构。他们不仅要有一定的数理统计基础，还要掌握云计算和物联网的知识。因此，大数据工程师的成长周期明显延长，成长期越长意味着职业周期越长。
目前，大数据开发工程师分为两类开发任务，一类是大数据平台开发，另一类是大数据应用开发。大数据平台开发通常属于研发级岗位，而大数据应用开发则属于应用级岗位。相对而言，大数据平台开发岗位的职业生命周期会更长，当然，对从业者的要求也不同更高。
从发展前景来看，大数据开发工程师未来有更多的选择。随着人工智能技术的不断发展，大数据工程师也可以转向人工智能开发领域。与大数据领域的岗位相比，人工智能领域的相关开发岗位具有更高的岗位附加值和更高的薪酬。
学大数据开发有前途吗？
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！首先，学习大数据开发是一个不错的选择。一方面工作比较多，另一方面工资比较高。从研究生就业情况来看，2019年秋季招聘期间，很多大公司都发布了很多大数据开发岗位。
大数据开发可以简单分为两类，一类是大数据平台开发，另一类是大数据应用开发。目前，大工厂的岗位大多集中在大数据平台开发岗位。随着大数据的逐步实施，未来大数据应用开发岗位的人才需求将逐步增加。对于那些有扎实的数学基础和一些基本的计算机知识的人来说，他们可以向大数据平台发展。大数据平台开发通常属于研发级岗位。与大数据应用开发相比，大数据平台开发岗位薪酬较高，职业生命周期相对较长。从近年来大公司的招聘情况来看，大数据方向的研究生更容易获得大数据平台开发职位。！对于基础薄弱的初学者来说，他们可以从大数据的应用开发开始，然后随着知识结构的不断改进逐步升级他们的位置。学习大数据应用开发需要注意学习三个方面的知识，第一是编程语言基础知识；第二是大数据开发平台知识；第三是行业知识。
目前，Java、python、Scala等语言广泛应用于大数据开发领域，因此可以从其中一种编程语言入手，大数据平台可以专注于Hadoop和spark。在工业互联网时代，大量的应用开发将基于各种平台，包括大数据平台、云计算平台和人工智能平台。
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