A. 数据库研发工程师是做什么的
数据库开发工程师是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才,一般工作内容是:
1、设计并优化数据库物理建设方案；
2、制定数据库备份和恢复策略及工作流程与规范；
3、在项目实施中，承担数据库的实施工作；
4、针对数据库应用系统运行中出现的问题，提出解决方案；
5、监督UNIX，Tandem，NT 等系统上数据库的安装运行过程；
6、对空间数据库进行分析、设计并合理开发，实现有效管理；
7、监督数据库的备份和恢复策略的执行；
8、为应用开发、系统知识等提供技术咨询服务。
基本的要求是:
1.掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术；
2.能够使用SQL语言实现数据库操作；
3.具备数据库系统安装、配置及数据库管理与维护的基本技能；
4.掌握数据库管理与维护的基本方法；
5.掌握数据库性能优化的基本方法；
6.了解数据库应用系统的生命周期及其设计、开发过程；
7.熟悉常用的数据库管理和开发工具，具备用指定的工具管理和开发简单数据库应用系统的能力；
8.了解数据库技术的最新发展。
B. 大数据开发工程师是做什么的
1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；
2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；
3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；
4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。
5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。
6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统（Linux）、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。
C. 大数据/Hadoop平台开发工程师是做什么的
大数据工程师做什么？需要具备什么能力？
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。
A 大数据工程师做什么？
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”
因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在网络，沈志勇支持“网络预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以网络景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
B 需要具备的能力
数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
对特定应用领域或行业的知识
在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
C 大数据工程师的职业发展
如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
D. 数据库开发工程师的技能要求有哪些
精通一种常用编程语言（C/C++、JAVA、PHP等），了解主流的框架、库使用和原理。
深入了解计算机数据结构和算法设计，具备Linux操作系统基础知识。
掌握基本的网络编程知识，熟悉多线程编程及其技巧。
熟练掌握Linux、web server、数据库、缓存相关技术的使用，了解内部实现机制为最优。
掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点。
E. 数据库开发工程师需要学习哪些课程
数据库开发工程师需要学习的课程有：
1、计算机导论
内容提要：为新学生提供一个关于计算机科学与技术学科的入门介绍，使他们对该学科有一个整体的认识，并了解该专业的学生应具有的基本知识和技能以及在该领域工作应有的职业道德与应遵守的法律准则。
2、数字电路与数字逻辑
内容提要：介绍数字逻辑与数字系统的基本概念、分析方法和设计原理，包括开关理论基础、组合逻辑、时序逻辑、可编程逻辑器件、数字系统等。
3、计算机组成原理与汇编语言
内容提要：以冯诺依曼计算机模型为出发点，介绍计算机的组织结构和工作原理，剖析计算机的运算器、存储器、控制器和输入输出设备的结构、工作原理和相互关系；介绍 80X86指令系统、汇编语言与汇编指令、汇编程序与汇编过程、简单汇编程序设计、汇编语言与高级语言的接口、宏汇编等。
4、计算机网络
内容提要：介绍数据通信的基本概念和计算机网络的基本原理，包括计算机网络的体系结构、数据通信的基本方法和协议、计算机网络的主要应用协议；同时介绍计算机网络系统的安全和管理知识，使学生对数据通信和计算机网络有一个全面理解。
5、计算机体系结构
内容提要：研究计算机系统结构的基本概念、基本原理、基本结构和基本分析方法，使同学在具有一定的软硬件知识基础上能综合认识计算机系统的软硬件功能分配与各种不同结构类型机器的特性和性能评价方法。为研究、开发、应用高级计算机系统打下基础。确立全面、系统的观点和学会定量分析问题的方法。
6、离散数学
内容提要：包括集合论、数理逻辑、图论、组合数学等内容，形式化的数学证明贯穿此课程。
7、高级程序设计语言
内容提要：分别以 C、C#或JAVA为例，介绍程序设计和语言，程序的基本数据结构、类型定义、简单类型和结构化类型、程序的基本控制结构、结构化程序设计、面向对象的程序设计等。
8、算法分析与设计
内容提要： 本课程延续数据结构课程的学习，从算法分析和设计的角度出发，除去传统的分类查找算法和一般的设计方法外，主要内容包括如下几个部分：算法研究的理论基础，递归分析技术，基本算法设计策略（几类经典算法学习）， 多项式运算与 FFT ，串匹配，概率分析算法。 希望通过这一课程的学习，使学生能对现代的算法设计及分析的基本工具能有较全面的掌握。
9、数据结构
内容提要：介绍线性表及其链接存储结构与算法、数组与矩阵、堆栈与队列、广义表的存储结构与多元多项式表示、串与文本编辑、排序、树、图、文件结构。
10、数据库系统原理
内容提要：介绍数据库系统的基本概念、原理、方法及应用，主要包括数据库系统概论、数据库管理系统实现技术、数据库存储结构及其他类型的数据库系统。
11、编译技术
内容提要：介绍编译原理的理论和实践，包括编译程序设计、词法分析、语法分析、符号表、声明和存储管理、代码生成以及优化技术。
12、操作系统
内容提要：介绍操作系统的设计与实现，包括操作系统各组成部分的概述、互斥性和同步性、处理器实现、调度算法、存储算法、设备管理和文件系统。
F. 大数据开发工程师有哪些岗位
1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
G. 数据库开发工程师的介绍
数据库开发工程师(Database Developer)是从事数据库管理系统(DBMS)和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作，但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。数据库开发工程师与传统的数据库管理员(简称DBA，也称为数据库工程师)是不同的职位。传统的DBA主要属于运维职位，而数据库开发工程师则属于软件研发职位。但二者也有部分工作内容重合，比如都要跟进数据库生产环境出现的故障问题，其中DBA主要负责故障处理，而数据库开发工程师主要跟进自己开发的系统模块出现的bug或性能问题1。根据研发的内容不同，数据库开发工程师可以分为两大发展方向：数据库内核研发和数据库应用软件研发：a) 数据库内核研发：主要负责设计和研发数据库管理系统，重点关注的是数据库管理系统内部架构的设计和实现，比如MySQL分支的开发、Oracle 10g新特性开发等；b) 数据库应用软件研发：主要负责设计和研发数据库管理系统衍生的各种应用软件产品，重点关注的是数据库外部应用软件产品架构的设计和实现，比如分布式数据库、数据库中间件等。
H. 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位
大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师
I. 数据库开发工程师的技能要求
1．考试要求：
（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；
（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；
（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；
（5）熟悉计算机网络的原理和技术；
（6）掌握数据库原理及基本理论；
（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；
（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；
（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；
（10）了解数据库发展趋势与新技术；
（11）掌握常用信息技术标准、安全性,以及有关法律、法规的基本知识；
（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；
（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
2．通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库，担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。
J. 数据库开发工程师的工作内容
数据库开发工程师的日常工作是设计、开发数据库系统和数据库应用软件，因此与软件研发的过程一样，会覆盖需求、设计、编程和测试四个阶段： 需求：深入调研用户市场需求，认清项目的应用场景，解决的问题，性能指标等，需要与数据库系统使用方反复沟通，确定具体的需求。 设计：根据收集整理的需求文档设计数据库系统软件的模型和架构，划分模块分别进行概要和详细设计。 编程：按照模块分工和设计文档，进行编码和调试。 测试：将开发完成的数据库系统交给测试人员进行测试，主要使用的测试方法有黑盒测试、白盒测试、压力测试、性能测试等，测试全部通过后即可等待发布。 当数据库系统软件完成发布后，数据库开发工程师还需要跟进具体的生产环境使用情况，参与具体问题的改进和优化，提供解决方案。