大數據工程技術人員是指從事大數據采集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，并加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員。專業技術等級共設三個等級，分別為初級、中級、高級。初級、中級分為三個職業方向:大數據處理、大數據分析、大數據管理；高級不分職業方向。
一、大數據工程技術人員應具備的通用技能
1、具備與客戶良好的溝通能力,將客戶的需求及時進行反饋;
2、具有對數據采集、清洗、分析、治理、挖掘;等，能熟練使用相關軟件；
3、具備良好的協調能力,協調整個項目小組的工作；
4、具備相應的時間觀念。
二、大數據工程技術人員硬性要求
熟練掌握java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL以及一些主流的軟件開發IED,如VS、Eclipse；對軟件架構設計、數據庫架構設計能夠熟練掌握；
數據分析師角色/任務：收集，處理和執行統計數據分析；
必備語言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等；
技能和特長：電子表格工具(例如Excel)，數據庫系統(SQL和基于NOSQL)，通信可視化，數學，統計，計算機，機器學習等
三、大數據工程技術人員軟實力
1、懂業務
從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析就沒有太大的使用價值。
2、懂管理
一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行；另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析
指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具
指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計
懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
四、大數據工程技術人員崗位能力級別
1. 初級：具備基本的大數據技術的基礎知識，可以將其視為大數據認證的初學或者入門等級。
2. 高級：大數據認證的高級或者熟練等級，表明該人才具備大數據某一專業方向的基本知識和熟練技能。
3. 專家：具有業界公認的專業大數據技術知識和豐富工作經驗。
隨著智能制造、大數據、區塊鏈等新技術與各產業發展深入融合，推動了傳統產業高端化、智能化、數字化，催生了一批新興產業增長引擎，智能制造工程技術人員、大數據工程技術人員、區塊鏈工程技術人員等新職業應運而生。
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