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对于大数据开发人员来说则需要很强的code能力。通过这种能力将数据分析产生的模型或输出进行落地让数据真正得到应用。大数据开发更偏重于业务逻辑的实现和功能的开发其对技术实现的要求会比数据分析要强很多。有一系列的框架能力要去学习以便更好地应对各种开发需求和功能实现,因此想要从事大数据开发就需要有较强的学习能力代码实现能力熟练各种开发语言和框架。
数据分析师的岗位将从工具技能向商业应用转变,阶段我们看到很多数据分析师还只是简单的工具需求为主,满足企业数据提取、日常数据监测分析的要求,未来的数据分析师将会,以商业理论为基础,从数据分析出发,依靠统计工具,以决策优化为目的,洞察数据背后的规律,为商业创造最大价值。
从当前的发展趋势来看,学习大数据技术不仅会为自己带来更多发展机会,同时也是顺应时代发展。在大数据被列入到“新基建计划”之后,未来大数据领域会释放出更多的发展机会。提升资源整合能力,提升自身的工作效率,扩展自身的工作边界,促进岗位升级。
大数据开发是当下非常火的职业方向,似乎也没有特别一致的科班专业,应该就是计算机信息管理类的。目前的数据分析师数据开发,应该很多都是半路出家,但是都需要很多专业知识和对数据的敏感性。专业知识两方面,一是数据结构等数学知识。
运维,保障平台的稳定性,负责应用产品部署和上线及维护;负责大数据平台资源管理、性能优化和故障处理;要有过硬的运维技术,保证平台的正常使用。持续优化集群服务架构;参与设计大数据自动化运维和监控和故障处理工具。
就这个岗位而言,对编程能力要求还是较高的,所以未来想从事这行还是要提升自己的编程能力。开发对于从业者的技术要求比较高,需要具备丰富的开发经验,同时也要有较强的研发能力,有时间还是要多提升自己的专业能力。
项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助,由于当前大数据技术体系相对稳定,很多案例可以参考学习,这个过程能够积累大量的大数据应用经验。另外通过案例来学习大数据还会积累一定的行业场景知识,这也会增加学习者的大数据落地应用经验。
在学习大数据的过程中,初学者往往会遇到很多问题,而在这些问题当中,最为重要的问题就包括学习的方向和脉络,如果能够把握住学习大数据的关键问题,那么往往会提升学习效率,这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
因为现在市面上的培训机构,95%的培训机构里面的老师,都是曾经在程序员里面比较牛的人,这种人教会python、SQL这些都是高手。他们对这些工具的操作可谓是信手拈来,在选择报班的时候,只要对比价格就行,基本上没有太大区别。
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