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大数据开发会涉及到大量的开源的东西所以需要能够快速的定位问题解决问题,适合有一定的开发基础或者对于新东西能够快速掌握的,对于code能力、工程能力也有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力和一定的语言能力。
我准备了三四周的时间,主要是晚上和周末的时间学习。备考时我用了个小策略,选择题每题分数很少,考试成绩取决于案例操作题的成绩,因此针对选择题的备考,我主要看了考试大纲,对考试大纲中的内容要做到熟练掌握,至于其他的知识点就靠平时积累。案例操作题对备考材料中的两套模拟题进行了全流程的模拟操作,并在之后对代码不断进行优化。
认证是一个十分严格的通用分析认证。它能够证明对分析过程的端到端方面的理解,从构建业务以及分析问题到获取数据部署还有模型生命周期管理。它需要去完成CAP考试(这个考试能够在大约100多个中的700多个计算机的测试中心来进行)还有遵守CAP的一些道德规范。
明确学习目标,做好学习规划。坚持学习巩固练习。学习编程,要一气呵成,一周必须学习五天以上。光看视频不叫学习技术,只是了解一下课后多去练习,掌握视频中的知识点才叫学技术。每天在学习之前要做好学习规划,比如说今天学习的这个知识。
自己一个人学习总是很难坚持的,而两个人或者几个人在一起学就会形成一个好的氛围,可以相互监督相互攀比,而且能相互的解答一下问题。不过在学习方面能找到志同道合的人一起还是比较困难的,如果你是自己一个人学习,感觉特别枯燥没毅力,可以建群大数据自学交流学习,有问题能跟大家相互交流一下。
随着当前互联网的发展,现在需要非常多的这方面人才,不少大企业每年都在找这方面的人才,这个专业在未来非常有就业前景,但是现在企业招聘也会注重学习,要学习这个的同时还是要注意提升学历。技术和学历都同等重要。
大数据刚发展起来,目前相对来说竞争不大,要学习好技术,抓住现在的时机,入行还是比较容易的,而且也非常好找工作,实际你去面试要求不会有那么高的,大数据才发展起来,招聘要求是不会有太高的。所以现在学习这个非常好找工作的。
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