大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据工程师的职业发展规划的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据工程师的职业发展规划的解答，让我们一起看看吧。
数据工程师有前途吗？
他们可以选择继续深造,攻读方向包括但不仅限于数据科学,还可以选择计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学、教育学等等。在学术界之外,职业发展也有多种选择,可以入职传统IT大公司或者初创公司,也可以进入其他行业,如交通、能源、医药、金融机构。数据科学与大数据技术毕业生也可以在国有企业谋求发展,如城市规划、执法机关、教育部门等等。
有前途的。
数据工程师的具体工作职能如下：
1，偏重于数据架构、计算、数据存储、数据流、数据清洗等工作，为数据分析师（或数据科学家）准备可供使用的数据（食材）；
2，负责设计、创建储存数据的数据库（冷冻柜），确保供应数据的优质和新鲜，要求熟悉现有的数据库技术和数据管理系统。
3，将数据整理成标准格式（封装），达到降低存储成本、优化查询效率及备份方案等目标；
4，必备技能包括开发能力（食材创新）和大规模的数据处理能力（批量食材处理）。
5，未来发展方向，可以考虑数据架构师（厨师长）、数据挖掘工程师等方向发展。
大数据etl工程师一般能干多久？
一般做到35岁，
要分大数据哪种类型的工程师，如果是开发类型，比如程序员，那估计就比较悲催了，在目前的市场环境下，能干到35岁以后，不失业还可继续干，一旦失业了估计就很难再就业了。
但如果是大数据分析之类的工作，那就能干得更加长久。
1、算法工程师。
2、大数据分析师。
3、大数据挖掘工程师。
5、大数据架构研究师。
6、大数据科学家
上述等等的大数据工种分得较细，主要是属于分析研究型的工种，这样的工作一般可以干到退休。
工程师、产品经理、数据工程师是如何一起工作的？
产品经理基本上就是调研分析需求，开会分析可行性。然后根据确定需求，画出界面原型，提供需求文档。
开发工程师根据界面原型和需求文档开发软件。途中有疑问可以咨询产品经理。然后完成软件产品经理验收看是否符合他的设想。
高级软件工程师如何进行职业规划？
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，主要研究方向集中在大数据和机器学习领域，所以我来[_a***_]一下这个问题。
科技公司的高级软件工程师通常指的是具备丰富行业经验且知识结构比较全面的软件开发人员，往往需要具备三方面能力，其一是具备丰富的开发经验，能够解决大量场景下的软件开发问题；其二是具备解决部分关键问题的能力，比如性能瓶颈等；其三是具备一定的方案设计能力。
高级软件工程师通常是应用级程序员往研发级程序员（研发专家）发展的重要阶段，所以高级软件工程师往往会具备较长的职业生命周期，未来的发展规划可以重点考虑以下三个方向：
第一：走平台（产品）路线。对于高级软件工程师来说，走平台路线是比较稳妥的发展路线，一方面平台研发会汇集大量的***，会为参与者提供更好的成长环境，另一方面平台研发具有较强的落地性，能够积累大量的行业***。平台研发是目前不少高级软件工程师的常见选择，能够提供一个持续的成才环境。
第二：走新技术研发路线。新技术研发分为两种，一种是新技术的研发和验证，另一种是解决新技术的落地应用问题。以人工智能为例就有大量的内容需要验证和落地应用，比如机器学习产品如何在物联网领域落地等等。新技术研发与平台研发的区别在于，新技术在前期往往不需要考虑落地应用问题，主要进行理论和体系的突破。
第三：创业。在当前产业互联网发展大潮的推动下，广大的传统行业将释放出大量的创业机会，所以对于具备丰富行业经验的高级软件工程师来说，创业也是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
已经到高级软件工程师了的话，后续距离职业巅峰已经很尽了。发展技能树无非是技术型和管理型两个大方向。前一个方向往系统架构师乃至CTO的目标大胆迈进，后一个方向则需要通过项目管理和进修提升管理经验，争取往管理岗位靠拢。大致如上
学数据分析，成为数据分析师的前景怎么样？
不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
这里给大家举几个例子：
现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么***的支持。
再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。
北京数据分析师平均工资： 2017年，10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
北京数据挖掘平均工资： 2017年，21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。
数据分析师就业前景？
其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资，其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。
先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图，一个展现成都地区数据分析师的岗位数量，一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。
其实我们在这两个截图可以看出两个问题，第一，在成都地区，数据分析师相关的招聘岗位是很多的；第二，在成都地区，数据分析的相关的岗位薪资是不错的。
大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有个直观感受。
那么，在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路，这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。
总得来说，初级数据分析师可以往两个方向分流：技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果：业务或技术。
如果一个初级数据分析师希望在业务上精深，并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营，另一个是数据产品经理。如上图所示。
如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕，并且在某一领域举足轻重，那么通常有两个方向：算法工程师，大数据开发。做到极致了，就是数据科学家。
对这些岗位的定义，可以参考下列的解释。
1、数据产品经理
要看数据分析师的行业发展情况如何，行业行、自然个人会在里面水涨船高
2013 至 2017 年间，“数字中国“的国家战略提出不久，信息化基建仍在发展初期，顺应时代发展的新兴职
位数据分析师正以 2.3%的增速增长。近几年，越来越多的企业加入到数字化转型的进程中，信息化基建趋于 成熟，也激发了数据相关职位的市场需求。2020 年，领英发布的最新新兴职业报告2显示 15 个新兴职位正 以 20%以上的年增长率高速增长。其中，以数据分析为主要工作职能的职位占比为 20%，分别是人工智能 专家、数据科学家、数据工程师。
整个数据分析师的前景是朝阳产业
到此，以上就是小编对于数据工程师的职业发展规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据工程师的职业发展规划的5点解答对大家有用。
