数字技术工程师 数字技术工程师培训

出台实施方案加快数字技术人才培育

出台实施方案加快数字技术人才培育

数字技术工程师 数字技术工程师培训

重庆市人社局会同相关部门制定出台《卓越工程师赋能专项实施方案》，将通过规范培训运行、强化组织保障，加快数字技术人才培育。

赋能专项以工程技术人才能力建设为核心，以培养高层次、急需紧缺和骨干工程技术人才为重点，培养造就大批卓越工程师。符合人力资源和保障部发布的数字技术领域职业标准的人员，均可参加相关职业培训，申报相关职业专业技术等级考核。

到2030年，重庆将围绕当地的先进制造业战略方向，实施数字技术工程师培育项目，聚焦人工智能、物联网、大数据、云计算、数字化管理、智能制造、工业互联网、虚拟现实、区块链、集成电路等数字技术领域，通过规范培训、评价和职称评审等方式，每年培养培训6000人。后再逐步推广至其他领域，不断壮大高水平工程师队伍。

在政策支持上，重庆将对参加项目培训给予学时认定、职业培训补贴领取、专业技术等级证书与职称衔接认定等保障；同时，对取得专业技术等级证书的给予数字技术工程师跟踪培养，纳入人才统计范围，在选拔资助、就业创业、管理服务等方面给予支持。

重庆已启动全国首批数字技术工程师师资、大数据工程技术人员学员培训，颁发首批师资培训合格证书，开展首批大数据、智能制造工程技术人员专业技术等级考核，累计培训大数据、智能制造2个职业953人。

重庆市将加强对接、加大力度、加快进度推进项目实施，持续开展培训和等级考核，落实好与职称的认定、衔接，加快数字技术领域专业技术人才与高技能人才职业发展贯通，吸引更多青年学习数字技术，从事数字职业，培养一批高水平创新型数字技术工程师。

数字技术工程师报考条件

数字技术工程师报考条件如下：

报考中级：

在本职业连续工作2年以上者；取得本职业初级证后，经正规培训学习且年满16周岁以上；中等职业学校，所学专业是相关或对口的已毕业学生；就读大专学历或在读学生。具备上述条件之一者。

报考高级：

在本职业连续工作4年以上者；高中以上学历，连续从事本职业工作2年以上；大专以上学历，连续从事本职业工作1年以上；大专以上学历且大专所学专业是对口或相关专业。具备上述条件之一者。

数字技术应用工程师证考试时间：

报考时间是不定期，每年的安排和政策可能不同，不一定每个月都有，会因政策等因素变化，有变动或停考，具体考试要根据当时情况和老师确认为准。具体考试日期、方式，考试情况也会有变动，会有增加考试批次或删减批次，由考生或培训机构另行通知为准。

以上数据出自善恩教育。

数字技术工程师岗位职责及要求：

岗位职责：

参与和组织数字化能力建设项目实施,包括方案设计、系统实施、验证、验收和试点应用；参与和组织数字化工艺技术应用研究和技术验证和成果推广工作；参与和组织工艺数字化技术体系搭建,包括软硬件体系搭建、技术标准体系搭建等。

负责数字化工艺具体技术,包括数字化工艺、虚拟仿真等应用和管理；负责数字化工艺技术应用培训和专业技能进行辅导、帮助；负责数字化工艺与上下游系统（PDM、ERP、MES）的数据协同和流程协调。

任职要求：

机械设计及制造、信息化等相关专业；在同行业技术经验3年以上；机械设计、制造相关知识、数字化工艺技术相关知识；熟练应用PLM系统、三维CAD系统、CAM系统、装配仿真系统；爱岗敬业、具有较强的专业知识,具备较强的协作能力、分析判断能力、执行能力。

数字工程师证书有什么用

取得工程师职称。通过数字工程师考试可以获得数字工程师证书，同时还能取得相应层级工程师职称。数字工程师是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS) 的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

江西师范大学数字技术工程师班好不好

好。

1、江西师范大学数字技术工程师班的师资力量雄厚，教师大多是级别，教学经验丰富。

2、江西师范大学数字技术工程师班的教学设备先进，提供良好的学习环境。

江西师范大学数字技术工程师班怎么样

好。

1、设施齐全。江西师范大学数字技术工程师班教学设施齐全，设施，学习条件好。

2、师资力量好。江西师范大学数字技术工程师班教师众多，学历高，师资力量雄厚。

数据工程师是做什么工作内容

1 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）

3 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）

7 数据处理

7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和点有点重复了）

7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏Ja方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

总之就是离不开写 SQL ...

您好，数据工程师都做什么？

数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据等流程。

数据工程师的关键技能

下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点（这也是许多职位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Ja，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种作系统

，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，数据库和大数据处理系统。负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据等流程。

首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。

原因是：近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。

因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。

另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Ja大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Ja海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Ja大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Ja海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

数字化人才应具备哪几个能力

大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：

信息挖掘能力

每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师基本的考量。

信息处理能力

无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。

计算机编码能力

作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。

团队协作能力

大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。

学习路线建议

阶段一、大数据基础——ja语言基础方面

Ja语言和数据库等就无须赘述了，这是基础的基本功。

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。

阶段四、 大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。

阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。

1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。

数字化应用工程师具体是做什么的？

数字化应用工程师主要是做网络布设的，比如他可以给客户家里进行安装智能家居设置网线的走向设置路由器的摆放方式。

数字化应用工程师主要是做网络布设的，比如他可以给客户家里进行安装智能家居设置网线的走向设置路由器的摆放方式。