导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于大数据平台开发需要多少人力的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
一个完整的大数据开发部门需要什么人？人员构成是怎么样的
大数据开发通常需要编程技能，根据我3年多的编程经验，编程技能将带来更好的开发。大数据开发一般有数据仓库开发、数据分析、数据开发三大类，每一类都需要不同的技能。但他们都有很多共同点。一般技能: 除了基本的 sql 能力，包括使用传统数据库如 mysql 和 oracle，以及分布式数据库如 hive 和 hbase 的能力，其他的，如 mapreduce 和 spark，会更好。可以使用聚类，聚类除了问题具有一定的解聚类问题的能力。数据仓库开发: 能够编号仓库建模、维表、事实表、主题表、星型模型、雪花型模型等，熟悉业务、全局视图，建立数据仓库。数据开发: 数据开发有离线开发和实时开发，这种后端开发比较偏向于 java 按需开发，加上程序的日常维护。数据分析: 这需要很强的 sql 技能，如果你能在数据分析中使用 python 会更好。要掌握像 sqoop 和 kettle 这样的常用 etl 工具，请使用报告系统。当然，如果你想学习，你可以学得更深入。毕竟，在通常的发展过程中，特别是小公司的分工不明确，这些技能或多或少都是我们需要掌握的。一个人可以成为几个人，就像一个全能工程师。
大数据需要什么人才
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
大数据开发工程师有哪些要求?
1、熟练精通至少一门编程语言
掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。
2、掌握Linux操作系统
百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。
3、掌握大数据主流框架及组件
主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。
软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据平台开发需要多少人力的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。