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1.大數據開發
對于大數據開發人員來說則需要很強的code能力,通過這種能力將數據分析產生的模型或輸出進行落地,讓數據真正得到應用,大數據開發更偏重于業務邏輯的實現和功能的開發,其對技術實現的要求會比數據分析要強很多,有一系列的框架能力要去學習,以便更好地應對各種開發需求和功能實現,因此想要從事大數據開發就需要有較強的學習能力,代碼實現能力,熟練各種開發語言和框架。
2.大數據有什么用
現在*各地都在建設大數據中心或是大數據局,招投標許多名為“大數據項目”,實為“軟件項目”。測算的工程開發費用還是傳統的硬件集成費用+軟件開發費用,項目開發和監理方式還是“軟件工程”方式,按照人月報工作量,驗收文檔還是開功能模塊。這種方式忽略的項目最本質內容就是大數據的價值挖掘和提煉。
3.如何成為大數據開發工程師
以大數據開發為例子,初學者要學習的知識量還是很大的,涉及到操作系統、編程語言、算法設計數據結構數據庫大數據平臺等內容,在學習這些內容的過程中,還需要輔助大量的實驗。剛開始學習語言編程*的得就從Java開始。

4.學習大數據的相關領域
目前,大數據的應用越來越廣泛,比如涉及到的金融大數據、交通大數據、醫療大數據等等的應用,應用范圍之廣顯而易見,我們可以看出,大數據技術已經滲透到生活的方方面面;大數據的出現將人類社會帶進了一個高速發展的時代,這不僅僅是信息技術發展的終極目標,也是人類社會發展核心的驅動力。
5.初學者怎么學習大數據開發
初學者學習大數據可以按照三個階段來學習,*個階段是學習程序設計知識,第二個階段可以學習大數據平臺知識,第三個階段可以針對于某個行業場景來深入學習。程序設計也是大數據的基礎,不管是大數據開發還是分析、大數據運維等任務,都離不程序設計,所以應該重視程序設計知識的學習。
6.大數據行業的薪資
大數據開發的工作就屬于程序員了,它的思維邏輯性也是要求更有挑戰性一些,薪資待遇相對而說而更加豐厚,大數據分析更多偏向業務,偏向于那種操作性的工作,資深的大數據分析師薪資也是十分可觀的,所以才會有越來越多的人去學習大數據。
7.大數據開發的方向
數據開發方向偏技術性一些,包含了工程開發師挖掘工程師、算法工程師、數倉工程師等等,這些崗位對編程能力要求很高,要做這些崗位學歷要求也是要達到一定的要求才可以,有些公司甚至會把學歷、專業、院校當成一個準入的門檻,也就是說先不管你技術怎么樣,在刷簡歷的時候就直接先按這三個標準刷下一批人。
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