大数据工程师的日常工作包括计算机编码、数理统计知识和实际业务领域的知识。因此，每个公司根据自己的业务，对大数据工程师的要求不同，有的强调数据库编程，有的强调应用数学和统计知识，有的要求咨询公司或同行相关经验，有的希望找到懂产品、懂市场的应用型人才。
大数据工程师日常工作有什么?
数据系统开发：数据系统的研发主要是构建数据平台和大数据工具，主要技术路线是Java/Scala/Python
数据平台搭建：包括大数据平台架构设计、大数据环境搭建、大数据平台维护、数据平台性能优化。在这里，我们需要深入了解开源组件的源代码细节和底层原理，并结合公司的特点重新开发源代码，实现高效稳定的数据平台。
大数据工具开发：工具开发主要负责公司所需的可视化图形界面工具的开发，包括但不限于数据采集工具9、任务调度工具、数据资产Q管理工具、报表显示工具等。这些工具可以降低数据内容开发成本，了解大数据的底层技术细节，提高数据内容研发的开发效率。
数据内容开发：数据内容研发主要是提供数据内容，利用已经搭建的大数据平台和大数据工具完成业务需求的开发。主要的技术路线是SQL，工作内容可以进一步分为数据需求开发和数据治理。
大数据工程师就业方向有哪些?
大数据工程师、大数据开发工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。
方向：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析专家、大数据挖掘工程师、大数据计算高手等。
大数据行业的发展历程
1、1960年到1980年:这一阶段，大数据的概念还没有出现，主要集中在数据库管理系统的开发上。传统的关系数据库和存储查询技术得到了广泛的应用，但数据规模和复杂性相对较小。
2、1980年到2000年:在这个阶段，大数据的起源可以追溯到互联网的兴起。互联网的快速发展导致了数据量的爆炸式增长，传统的数据库技术已经无法满足需求。为了解决大数据的存储和处理问题，出现了一些存储和处理大数据的技术和框架，如关系数据库管理系统的扩展，数据仓库和OLAP工具的出现。
3、2000年至2010年:在这一阶段，大数据技术得到了快速发展。随着云计算、分布式计算、存储等技术的成熟，Hadoop、MapReduce等新的大数据处理框架和工具应运而生。这些技术使大数据处理更容易、更高效，能够处理海量数据的存储和分析。
4、 2010年至今:现阶段，大数据技术不断发展壮大，并开始与人工智能、物联网等新兴技术相结合。实时计算和流媒体技术取得了重大突破，如Spark、Flink和Kafka。与此同时，随着对数据安全和隐私保护的重视，大数据治理和合规成为热门话题，数据科学和机器学习技术被广泛应用于大数据分析。
这四个阶段的发展推动了大数据产业的蓬勃发展，也为企业创造了更多的机遇和挑战。随着技术的不断进步和创新，大数据产业未来发展前景广阔。
