etl数据挖掘师（数据挖掘工程师视频）

大数据就业方向

1、大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java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、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发等。

2、App开发与智能游戏设计：随着移动互联网的普及，大数据专业毕业生也可专注于移动应用开发和智能游戏设计与开发。 数据科学家：这是大数据领域的顶尖角色，负责利用大数据进行深度分析和预测，为企业决策提供支持。大数据专业的就业前景 目前，大数据专业毕业生的就业前景非常广阔。

3、学大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的工作机遇。

什么是数据ETL

ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、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或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

元数据管理对数据etl作用是简化etl代码编写过程并且etl过程也可以大量的复用。元数据（Metadata），为描述数据的数据（dataaboutdata），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。

ETL文件是WINDOWS自带的能日志文件。ETL，是英文 ExtractTransformLoad的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

这个源端到目的端不是说数据库之间的抽取才叫源端到目的端。数据库内部的数据加工也是啊，贴源层的数据到明细层也是，明细层到汇总层也是。

目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……开源的工具有eclipse的etl插件。cloveretl.数据集成：快速实现ETL ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。

至少在未学习之前，领导告诉我的是，你需要做一个数据抽取的工具。其实呢，抽取是ETL中的关键环节，顾名思义，也就将数据从不同的数据源中抓取（复制）出来。太简单了！上面的解释无首无尾，有点象能让你吃饱的第七个烧饼，仔细一想，抽取是不可能单独存在，我们需要将与之关联的一些其它环节拿出来。

大数据的就业岗位有哪些

1、学大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的工作机遇。

2、大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

3、大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。大数据人才稀缺。

ETL工程师是做什么的?

在数据驱动的世界中，ETL工程师是数据处理的幕后英雄。全称Extract-Transform-Load，是数据仓库构建的核心步骤，它描述了从原始数据源获取（抽取/）、精心转化（转换/），直至加载到目标系统（加载/）的全过程。这一流程对企业决策支持至关重要。

ETL工程师主要负责数据抽取、转换和加载的工作。ETL工程师是数据仓库中的重要角色，主要任务涉及数据的提取、转换和加载。以下是关于ETL工程师的 数据抽取：ETL工程师需要从各种源系统中提取数据。这些源系统可能是数据库、数据仓库、CRM系统、ERP系统等，也可能是其他任何包含数据的系统。

ETL工程师，全称Extract-Transform-Load工程师，是一类专注于系统编程与数据库处理的专业技术人才，他们的核心工作是通过掌握多种编程语言，如Oracle、SQL Server、PostgreSQL等，来实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。他们的主要职责包括：负责大规模数据的ETL开发，将原始数据转化为满足各种业务需求的格式。

etl工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。也叫数据库工程师。工作内容：见岗位职责： 海量数据的ETL开发，抽取成各种数据需求。 参与数据仓库架构的设计及开发 。 参与数据仓库ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。