大数据开发工程师使用各种技术和工具来处理大量数据，以帮助企业或个人做出更明智的决策。首先，大数据开发工程师需要掌握相关的编程语言。因为很多大数据处理技术都是基于编程语言的。示例包括Scala、Python、Java、R等。在这些语言中，Scala和Java有着相似的关系，都是面向对象的高级语言，可以用于大规模的企业应用程序开发。
什么是大数据?
大数据是指在一定时间范围内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据的集合。大数据是一个庞大的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模型来实现更强的决策、洞察和流程优化。
大数据具有以下三个特征:量、速度和多样性。
•大容量——大数据是巨大的。企业中到处都是数据，信息，每一个转折都达到tb级，甚至pb级
•高速度——大数据通常是时间敏感的。为了使大数据的商业价值最大化，必须及时利用大数据
•多样性——大数据超越了结构化数据，包括各种非结构化数据，如文本、音频、视频、点击流、日志文件等，这些都可以成为大数据的一部分
大数据相关工作主要是指利用各种分析手段对大数据进行科学的分析、挖掘和呈现，以协助企业进行业务决策。
大数据开发工程师工作内容
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。
数据需求开发：它涉及到数据ETL(提取、存储、转换)、数据仓库的构建、数据报表的开发、数据可视化等。又可分为实时数据开发(数据实时更新)和离线数据开发。(如果数据是每天更新，今天可以看到昨天的数据)。
什么是大数据工程师?都做什么?
其实，大数据工程师就是一群“玩数据”，把数据的商业价值发挥出来，让数据变成生产力的人。大数据与传统数据最大的区别在于，它是在线的、实时的、大规模的、不规则的、没有规则可循的，所以“会玩”这些数据的人很重要。
如果你把大数据想象成一个不断积累的矿山，那么大数据工程师的工作就是:“第一步是定位和提取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。”第二步是把它变成可以直接判断的信息，相当于冶炼。最后是应用程序，数据的可视化等等。”
因此，分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三项任务。通过这三个工作方向，他们帮助组织做出更好的业务决策。
