開始寫這些東西的機會是師兄們布置的學習和記錄作業，而我自己的原因是不記錄學習(寫這些東西需要很長時間...)，而是看到很多大神，尤其是國外的，貢獻自己的知識。我被他們的精神感染了，也想自己貢獻點什麽！
壹般可分為四種類型:
其中平臺開發(大數據工程師)基本結合公司的業務場景和需求，基於現在開源的大數據組件搭建公司自己的大數據平臺；數據分析就是利用公司的平臺，在上面做壹些報表和數據實現(據我師兄說，大公司對平臺封裝的很好，基本都是SQL類型的)；至於運維，自然是為前兩者提供集群支持，比如資源分配、組件配置優化等。
在這三位之上的是數據科學家！之前通過知乎直播了解到，這裏的數據科學家和大家傳統理解的科學家不壹樣，只是壹個職稱而已。引用上北澄海笙知乎的話:
其中，科學方法論是指堅實的理論基礎；大量數據是指行為日誌這樣的海量數據；自動化商業決策是數據科學家的核心工作，體現了數據優先、體驗優先、計算優先於人工的價值觀。
理論基礎方面，北明城海生推薦了幾本書:
其中，最優化似乎很重要，因為這些問題的本質都可以歸為壹個最優化問題，更籠統的描述就是尋找壹個條件極值。
至於將實際問題構建成數學模型，提供已知問題的未知解，北明城海勝表示，在學校是學不到的，需要壹個很棒的導師來精心指導，並經歷大量的工程實踐...這樣做的話，壹年能賺幾百萬！當然，錢是不是錢並不重要。更重要的是，這不是搬磚，這是人類創造力的體現！在此基礎上，更高級的創造，我覺得可能是:引導世界(不僅僅是人類)的需求，觀察潛在的需求，甚至創造需求！
壹激動就跑題，回到正題。目前大數據行業缺口巨大。有興趣的朋友也可以看看下面這篇文章，寫得比較務實。
通向大數據的巴別塔:這種完整詳細的套路適合妳嗎？