一、大数据工程师高级含金量？

大数据高级工程师含金量很高，工作能拿到不错的待遇。高级工程师系列是中国专业技术职称工程类中的高级职称（职称改革后称为专业技术职务任职资格）。高级工程师在工程界为技术专家或技术能手，在企业中发挥着无可替代的作用和很强的工作能力。

二、大数据工程师到底是什么？

大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员。

大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

三、什么是大数据分析工程师？

是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。

四、大数据工程师是做哪些的？

大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

1、找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。

2、预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

3、找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

五、数据工程师和大数据工程师的区别？

数据工程师和大数据工程师在职责和技能上有一些区别，尽管两者都与数据相关，但其侧重点略有不同。

数据工程师主要负责设计和构建数据管道（Data Pipeline）以及数据仓库（Data Warehouse），以支持数据的提取、转换和加载（ETL）过程。他们使用各种工具和技术，如SQL、编程语言、ETL工具等，将数据从不同的来源整合并转换为结构化的格式，供数据分析和业务使用。数据工程师还负责确保数据的质量、一致性和安全性。

大数据工程师则更专注于处理和管理海量数据，通常涉及大规模的数据存储和分布式计算系统。他们使用大数据技术栈，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，来处理、分析和存储大规模数据集。大数据工程师需要了解分布式系统的原理和架构，以构建可扩展、高效的数据处理和分析平台。

因此，数据工程师的职责主要集中在数据整合、ETL流程和数据仓库的构建上，而大数据工程师则更关注海量数据的处理、分析和存储，通常需要使用分布式系统和大数据技术。

需要注意的是，实际岗位中的具体职责和技能要求可能有所不同，不同公司和行业对这两个角色的定义和要求也会有所差异。

六、工业大数据专业能做芯片工程师吗？

工业大数据专业和芯片工程师职业虽然有些相关，但两者并不完全一致。工业大数据专业主要涉及的是如何采集、处理和分析大量的生产过程和设备数据，以优化生产过程、提高生产效率和质量。而芯片工程师则主要从事芯片设计、测试、调试等工作，需要具备较强的电子电路、数字信号处理和嵌入式系统等方面的知识。

虽然两者领域不尽相同，但在某些方面也会有交叉和重合。例如，芯片设计和制造过程中需要进行大量的数据处理和分析，用于验证设计方案的正确性和优化生产工艺；而工业大数据应用也需要借助计算机硬件和软件的支持，实现数据的采集和处理。

因此，如果您是工业大数据专业毕业生，并且对芯片设计和制造领域感兴趣，可以考虑向这个方向发展。您可以进一步学习电子、通信、计算机等相关专业知识，提升自己的技能和能力，同时积极寻找相关的实习或工作机会，逐渐转向芯片工程师职业。