大数据工程师分类

一、大数据工程师分类

目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类：

1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;

2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用

二、大数据工程师分类

随着信息技术的发展，大数据分析和处理逐渐成为各行各业的重要工作之一。为了更好地应对日益复杂的大数据需求，专门从事大数据工程的人员也随之出现。大数据工程师是指负责管理和处理大规模数据集的专业人员，他们的工作范围涵盖数据收集、存储、清洗、处理、分析和可视化等方面。

大数据工程师的职责

大数据工程师的主要职责包括但不限于：

数据收集： 负责收集各种结构化和非结构化数据源，包括数据库、日志文件、传感器数据等。
数据存储： 设计和维护数据存储系统，确保数据安全可靠且高效访问。
数据清洗： 清洗和处理数据，去除噪音、脏数据和重复项，保证数据质量。
数据处理： 进行大数据的处理和转换，如数据归档、转码、压缩等。
数据分析： 运用数据挖掘和机器学习技术对数据进行分析，发现数据间的关联和模式。
可视化： 将分析结果以直观且易理解的形式呈现，帮助决策者做出更准确的决策。

不同类型的大数据工程师

根据工作内容和技能要求的不同，大数据工程师可以分为多种类型。以下是一些常见的大数据工程师分类：

数据工程师

数据工程师主要负责数据采集、清洗和处理，以及构建数据管道和数据仓库，确保数据在各个阶段的流畅和高效。

数据科学家

数据科学家是利用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对数据进行深度分析和建模，发现数据背后的模式和规律，为业务决策提供支持和建议。

数据架构师

数据架构师设计和构建大数据系统架构，包括数据存储、处理和分析的整体框架，确保系统的可靠性、扩展性和性能。

BI工程师

BI工程师（Business Intelligence Engineer）负责构建数据仪表盘和报告，帮助业务部门监控业务绩效和趋势，促进数据驱动决策。

如何成为一名优秀的大数据工程师

要成为一名优秀的大数据工程师，需要具备一定的背景知识和技能，包括但不限于：

编程能力： 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，并了解数据结构和算法。
数据处理： 熟悉大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，能够高效地处理大规模数据。
数据库知识： 了解常见数据库系统的原理和操作，如SQL Server、MySQL等。
统计学基础： 掌握基本的统计学知识，能够进行数据分析和建模。
沟通能力： 能够清晰表达数据分析结果，与团队成员和决策者有效沟通。
持续学习： 随着技术的更新和行业的发展，保持持续学习的态度，不断提升自己的技能和知识。

结论

大数据工程师是当今数字化时代不可或缺的重要角色，他们通过处理和分析海量数据，为企业决策提供支持和指导。不同类型的大数据工程师在工作内容和职责上有所差异，但都需要具备扎实的技术基础和沟通能力。成为一名优秀的大数据工程师需要不断学习和实践，跟上行业发展的脚步，不断提升自己的专业水平。

三、工程师分类？

工程师专业分类：

1、建工类：工民建工程师、建筑工程师、建设设计工程师、建筑施工工程师、测量工程师、地质勘测工程师、建筑预算工程师、建筑管理工程师、道路与桥梁工程师、土木工程工程师、市政工程师、公路工程师、土建工程师、土建结构工程师、造价工程师、建筑监理工程师、路桥工程师及近年新兴安全工程师。

2、机械、自动化类：机械工程师、自动化工程师、机电设备工程师、机械设计工程师、铸造设计工程师、机械制造工程师、采矿工程师、机电一体化工程师。

3、装饰设计类：环境艺术设计工程师、建筑装饰工程师。

4、水暖、化工类：建筑水电安装工程师、消防水电工程师、给排水工程师、水利水电工程师、暖通工程师、热处理工程师、暖通空调工程师、化工工程师。

5、建筑电气：电气工程师、电气设备工程师。

6、计算机、电子、通信：计算机工程师、电子仪表工程师、通信工程工程师、电子信息工程工程师、计算机及应用工程师、电子技术工程师、光电子技术工程师、电子信息工程师。

7、园林、园艺类：农艺师、园艺师、讲师、园林设计工程师。

8、船舶、冷冻类：船舶技术工程师、冷冻工程师。

四、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式

五、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

六、数据的分类？

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：

按计量层次分类

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

七、路桥工程师分类？

与路桥相关的工程师分类有：

路桥、路桥施工、道路与桥梁、隧道工程、市政、市政工程、市政道路工程、测量、工程测量、土木工程、概预算、结构、结构设计、安全、造价等，有些是和建筑相通的。

公路工程相关专业职称有项目经理，资料员，施工员，一级建造师，技术员，安全员，项目总工程师，造价工程师，公路工程师，公路项目经理，工程技术人员，市政一级建造师，路桥工程师，公路专业项目经理，工程项目经理，技术负责人，计量工程师，试验检测工程师，专业监理工程师，副总经理，测量员，项目副经理，实习生，技术工程师，项目总工。

八、工程师头盔分类？

工程师头盔按照其主要功能可以分为五类：安全头盔、保暖头盔、通讯头盔、头戴式显示器头盔以及智能头盔。

安全头盔主要用于保护工人头部不受冲撞、撞击等事故伤害；保暖头盔主要用于低温环境下工作人员头部保暖；通讯头盔用于团队成员之间沟通、协调工作等；头戴式显示器头盔用于让工人在视野范围内获得必要信息；智能头盔集多种功能于一体，包括预警安全事故、语音交互等，是未来工程行业发展的重要趋势。

九、工程师职称分类？

助理工程师，中级工程师，高级工程师（其中又分副高级工程师和正高级工程师）。

十、检测工程师分类？

第一类是功能测试工程师。

主要的工作就是软件的功能测试方面的，工作比较简单，也是所有工程师里要求最低的一类了，只要检测一下开发的产品是不是符合需求就行了。和其他相比，目前这个领域内的就业人数是最多的，而且市场也相对饱和了。

第二类是在性能和安全工程师。

在这几个工程师中，负责的东西都是差不多的，主要是进行性能上和安全程度上的测试。工作也是比较简单的，但是由于检测往往会依靠一些工具，如果工具更新的话就还需要重新学习，这点算是稍微有挑战一些的。

第三类是测试开发工程师。

这个就比较复杂了，因为涉及到了开发。需要了解与代码有关的知识，开发测试工具，对上面两类工程师遇到的问题要进行解决。开发工程师的待遇相对来说不错，而且发展潜力也比较大。这方面的人才相对来说数量还比较少，所以如果有能力的话可以往这放慢发展发展，以后的前景还是不错的。

第四类是测试专家。

这个要求还是比较高的，上面说到的几类都是在测试的某一个领域内，但是测试专家不同，他要求的是对整个领域都要有所了解，知识水平要求较高，也比较综合。

测试工程师的分类大概就包括以上几种了。如果就业的话，考虑清楚自己的发展方向，选择适合自己的位置。