1樓：IT人劉俊明
作為一名科技、教育工作者，我來說說我的看法。
首先，隨著大資料技術體系的不斷成熟和發展，在工業網際網路的推動下，大資料技術已經處在了落地應用的初期階段，相信隨著越來越多的行業資源和社會資源向網際網路匯集，大資料自身將構建起乙個龐大的價值空間，這必然會釋放出大量的人才需求。
當前大資料領域的從業者正在逐漸增加，其中圍繞大資料價值化這條主線，已經逐漸形成了一系列專業崗位，包括大資料開發崗、大資料分析崗、大資料運維崗、大資料教育崗等，目前這些大資料崗位的崗位附加值還是相對比較高的，而且隨著大資料的發展，相關崗位的人才需求量還會進一步提公升。
結合大資料技術的特點和應用趨勢，對於大資料工程師來說，要想具有較強的競爭力，應該從三個方面做積累，涉及到技術、行業場景和實踐創新。技術是大資料工程師的從業基礎，隨著大資料技術體系的不斷完善，技術積累的過程也會相對容易一些，但是一定要緊跟技術發展趨勢，及時完成知識結構更新。
大資料的應用與行業場景有非常緊密的結合，所以一定要重視行業場景知識的積累，行業場景知識的積累對於大資料工程師的崗位附加值會有很大的影響，這也可以看成是大資料工程師的核心競爭力之一。
資料價值化是大資料技術體系的乙個重要目的，而隨著大資料技術的發展，當前大資料的價值化已經從早期的資料採集、分析向資料生產方向發展，這就要求大資料工程師也要能夠適應這種變化。
最後，如果有進一步的問題，可以向我發起諮詢。
做大資料底層開發如何更好的發展？
我和你一樣，也在某大廠裡做同樣的事。目前的看法如下 1.不管幹什麼細分領域的開發，始終重視底層原理，演算法資料結構 作業系統 尤其Linux 計算機網路 設計模式等基本功一定打紮實，無論是更快的學習原始碼還是其他的技術知識，以及其他大廠的面試都是需要的。不是太忙的時候抽時間基本功多鞏固。只有碎片時間...
做大資料開發好還是大資料分析比較好一些？
lemon潘 首先工作沒有好壞之分，我們要結合自己的興趣和基礎來判斷自己適合哪個方向，大資料開發和大資料分析發展前景都很好，接下來大概說一下這兩者之間的區別 資料開發偏向於程式，資料分析偏向於數學。下面了解一下大資料分析和大資料開發的工作內容 大資料分析的工作內容，可以大致分為四個步驟 資料獲取 資...
做大資料分析應該如何選電腦？
金戈老馬 選電腦之前，先理清楚自己拿這個電腦做什麼。基於題主的問法，冒昧地猜測 題主是正準備入行，以學習為主吧。如果是學習的成分大於工程實踐。從電腦使用上來說，一般用於兩個目的 大資料平台 大資料儲存 處理 和資料分析方法 建模 程式設計 視覺化等 一 大資料平台。基本上圍繞 Hadoop 生態，一...