大數據工程師幹不過35嗎？事實上，大數據工程師現在十分喫香，而且工作經驗越高越搶手，不存在“幹不過35歲”的說法。如果大家真的掌握了大數據技術，其職業發展前景是完全不用擔心的。
大數據工程師幹不過 35歲
大數據爲什麼這麼火？
與以往相比，我們除了有能力存儲更多的數據量之外，還要面對更多的數據類型。這些數據的來源包括網上交易、網絡社交活動、自動傳感器、移動設備以及科學儀器等等。除了那些固定的數據生產源，各種交易行爲還可能加快數據的積累速度。比如說，社交類多媒體數據的爆炸性增長就源於新的網上交易和記錄行爲。數據永遠都在增長之中，但是，只有存儲海量數據的能力是不夠的，因爲這並不能保證我們能夠成功地從中搜尋出商業價值。
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大數據有哪些崗位？
目前，大數據技術的應用在各行各業都取得了成績不菲的的表現。無論是當下發展得如火如荼的電商行業，還是在一些傳統行業，大數據技術都得到了廣泛的應用，因此就業前景十分廣闊。大數據的就崗位大致可以劃分爲技術和管理兩個方向，具體崗位分工如下：
大數據開發工程師：負責公司大數據平臺的開發和維護，負責大數據平臺持續集成相關工具平臺的架構設計與產品開發等。
數據分析師：進行數據蒐集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對算法的代碼實現也有很高的要求。
數據庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的數據庫系統，通過理想接口連接數據庫和數據庫工具，優化數據庫系統的性能效率等。
數據管理：數據庫設計、數據遷移、數據庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。
大數據崗位晉升發展規劃？
初入職場的 3 年，主要的工作內容就是夯實基礎，此時基本處於「完成上級交付的任務」這樣的階段。但在這個過程中，員工不能僅僅完成任務了事，而是要不斷思考爲什麼上級要佈置這個任務，這個需求是怎麼來的，用於解決什麼問題，有沒有更好的解決方案等等。
之後的 3 年，也就是職業生涯的 3-5 年，作爲大數據工程師，需要達到一個小 leader 的層級，即帶領一個小團隊（可以僅僅有幾個人）負責某一個某塊或是功能的研發，此時在上個階段積累的經驗和關於解決方案的各種想法的作用便凸顯出來。而此時作爲小團隊負責人的角色，程序員更多地需要關注上下游的邏輯，能夠形成完整的邏輯鏈條。
工作經驗的 5-8 年，此時大數據工程師已經進階成了大數據技術負責人，可以獨立負責某一個產品的研發，可以成功地推動產品從 0-1 的階段，此時更多需要關注的便是跨部門之間的合作與溝通，確保研發行程的按時交付。與此同時，更多地關注一些產品設計方面的內容，會對進一步的晉升很有幫助。
末後一個階段，即工作 10 年以上，此時達到研發總監或是更高的職位會是一個比較理想的狀態，而對於這個層次的要求，是對於整個行業能有比較清晰深入的判斷，能夠感知未來技術發展的方向併爲公司提前佈局。
所以，大數據工程師幹不過35歲，只是謠言！大數據職業發展前景是很好的，但是任何行業都不存在鐵飯碗，大家應該早點規劃好自己的職業發展路線，不斷學習進步，這樣纔是正確的職業價值觀！
大數據爲什麼這麼火？企業現在大數據人才招聘更注重哪些技能？博學谷小編通過在招聘網站的大量招聘數據發現，目前大部分企業招聘要求中重點體現5點大數據的核心技術。
大數據行業必須掌握的核心技術
第一：大數據採集技術
大數據採集分爲兩個重要的方面，首先是大數據智能感知層：必須着重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。其次是基礎支撐層：重點攻克分佈式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術，大數據的網絡傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。
第二：大數據預處理技術
大數據預處理技術主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。數據抽取過程可以幫助我們將這些複雜的數據轉化爲單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。清洗是對數據通過篩選去除無效數據和不精準數據，從而提取出有效數據。
第三：大數據存儲及管理技術
大數據存儲與管理需要用存儲器將採集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，並進行管理和調用。重點解決複雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。
第四：大數據分析技術挖掘技術
大數據分析技術是改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異羣組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行爲分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
大數據的數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
第五：大數據展現與應用技術
大數據展現與應用技術是大數據的最終目的。大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，爲人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。
目前大數據行業所涉及到的核心技術，就是採集、處理、儲存、分析和應用這五個大的方面。雖然與之前我們接觸過的數據處理分析相對應，每個環節看似簡單，而在實際應用中，由於數據量較大，數據種類較多，目前只能通過大數據技術實現最終的數據分析以及應用。在市場化經濟的時代，數據支撐將成爲企業的發展依據。所以能夠充分掌握大數據相關技術，一定可以在未來職場發展中獲得更好的機會。