大数据工程师是使用大数据技术处理大量数据的专业人员。主要为企业搭建数据仓库，挖掘数据中的问题和价值，实现算法应用，提高企业收益，基于数据分析促进业务改进或优化!简单地说，就是获取有用的数据，进行数据分析，显示数据。那么，大数据工程师好不好学?本文八角藤教育将就这个问题进行探讨。
大数据工程师职业发展前景
大数据作为新兴产业，发展潜力巨大。大数据工程师不仅可以在各种企事业单位工作，也可以选择创业或从事自由职业。同时，大数据工程师也可以通过不断的学习和技能提升，晋升为高级数据工程师、数据科学家等岗位，获得更好的职业前景。
哪些人适合学习大数据工程师?
1、大学毕业生
因为应届毕业生有很强的学习能力，没有工作经验，他们可以安心学习。
2. 转行从事互联网相关工作的人员
转行的互联网相关人员有一定的计算机基础，学习大数据相对容易，如Java开发工程师、Python工程师、R工程师、Hadoop和Hive工程师等。如果只从技术方面来说，一切只要你有一些基本的程序员经验，那么你改造大数据行业就会有天然的先进优势。
因为Java和基于Java的框架已经成为硅谷大型科技公司的骨架，这些公司进入了原型设计的过去，需要构建大型系统;Python倾向于在大数据处理框架中寻找支持;学习和理解R的人现在是数据科学的宠儿;尽管Hadoop比许多其他处理工具慢，但它却非常准确，因此被广泛用于后端分析。因此，如果你有这些语言的经验，你就非常适合将大数据转化为深度学习。
大数据工程师就业方向
(1) etl研发:
ETL研发主要负责将分散的、异构的数据源，如关系数据、平面数据文件等数据提取到临时中间层进行清洗、转换和集成，最后装入数据仓库或数据集市，成为在线分析处理和数据挖掘的基础。
(2) Hadoop开发:
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据的存储，MapReduce提供数据的计算。随着数据集规模的不断扩大和传统BI数据处理的高成本，对Hadoop以及相关的廉价数据处理技术(如Hive、HBase、MapReduce、Pig等)的需求将持续增长。
(3)可视化(前端显示)工具开发:
可视化开发是通过在可视化开发工具提供的图形用户界面上操作界面元素，自动生成应用软件。跨多个资源和层次结构连接所有数据也很容易，并且经过时间考验，完全可扩展，功能丰富且全面的可视化组件库为开发人员提供了功能齐全且易于使用的组件集合，以构建极其丰富的用户界面。
(4)信息架构发展:
大数据重新点燃了主数据管理热潮。充分利用企业数据并支持决策制定需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和归档关键元素，以确保以最有效的方式管理和利用数据。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模。
