大数据工程师需要具备哪些能力？
（1）数学及统计学相关的背景；
（2）计算机编码能力；
（3）对特定应用领域或行业的知识。
大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
大数据相关的技能很多，按照数据本身，可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘，共5类。
数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等；
数据处理：流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等；
数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等；
数据存储：HDFS等；
数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。
最后，大讲台老师对转型大数据的工程师提3点建议。
（1）重视基础；
（2）发挥专长；
（3）要喜欢&要坚持。
通过人工智能技术提供定制分析报告的法海风控、对社交数据的爬取和处理的观数科技等，业务类型各有侧重。而在金融领域，大数据的应用主要有以下三类：精准营销、风险控制以及精细化运营。
1、精准营销： 互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制： 应用大数据技术，可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力。
其主要服务的客户是各类金融机构，包括银行、保险、P2P、小贷、消费金融等。当前付费客户有50家，典型客户有中国银行、众安保险，爱学贷和手机贷等。其盈利模式，是向客户收取费用。当前已基本实现盈余
新流数据成立于2017年，是一家基于数据即服务(DaaS)模式提供大数据智能决策引擎的科技企业，公司通过DMP(数据管理平台)与DRCP(数据风控平台)的垂直对接为金融机构提供跨行业、跨场景的智能数据解决方案。
新流数据主要合作对象为银行和保险机构，为其提供用户画像、行为分析、风险预测、智能决策等大数据服务
基于大数据的客户关系管理系统 :案例
恒丰银行——基于大数据的客户关系管理系统 https://www.sohu.com/a/150376929_400678
Storm与Spark的区别
Storm擅长于动态处理大量实时生产的小数据块，概念上是将小数据量的数据源源不断传给过程；
Spark擅长对现有的数据全集做处理，概念是将过程传给大数据量的数据。
二者设计思路相反。Storm侧重于处理的实时性，Spark侧重处理庞大数据（类似于Hadoop的MR）。
Spark流模块(Spark Streaming)与Storm类似，但有区别：
1.Storm纯实时，来一条数据，处理一条数据；SparkStreaming准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再做处理。
2.Storm响应时间毫秒级；Spark Streaming响应时间秒级
3.Storm可以动态调整并行度；SparkStreaming不行
Storm应用场景：
1、对于需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景
2、要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准
3、如果还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源
Spark Streaming应用场景：
1、Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL无缝整合，如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，考虑使用Spark Streaming。