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1.大數據工程師的前景

“大數據工程”是以面向場(chǎng)景應用為本，提煉挖掘、算法模型、業(yè)務(wù)流程再造、加工處理成有價(jià)值、可支持決策的“成品數據”，進(jìn)而通過(guò)這些“成品數據”賦能決策，提高生產(chǎn)效率、實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)和輔助社會(huì )治理，才能市場(chǎng)更廣闊。

2.大數據的開(kāi)發(fā)

社會(huì )開(kāi)放大數據資源可以存儲在*監管的大數據中心或是“數據港”，各企事業(yè)單位或是個(gè)人要利用這些資源，可以獲得授權，將相關(guān)的場(chǎng)景應用的大數據挖掘、相關(guān)性分析等模型和算法部署到“中間層”，通過(guò)大數據工程加工處理，形成“有價(jià)值的成品數據”賦能行業(yè)和產(chǎn)業(yè)。這樣就能保證數據的安全性和集約性，同時(shí)，也能評估出哪些領(lǐng)域的應用成果。

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3.大數據開(kāi)發(fā)體系

大數據開(kāi)發(fā)技術(shù)的學(xué)習體系是非常寬泛的，學(xué)習的知識不僅多而且難度巨大。因此在學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)過(guò)程中，既要學(xué)習并積累好編程基礎知識、不斷豐富和加強知識結構，也需要在實(shí)際的項目中鍛煉自身、汲取更多的實(shí)戰經(jīng)驗。

4.大數據開(kāi)發(fā)的數據采集

不僅僅分析任務(wù)還采集數據、數據交換同樣是一個(gè)個(gè)的任務(wù)。在這任務(wù)中有的是定時(shí)觸發(fā)，有部分是需要任務(wù)來(lái)觸發(fā)。當平臺中有幾百上千個(gè)任務(wù)需要維護和運行時(shí)候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時(shí)便需要一個(gè)調度監控系統來(lái)完成這件事。調度監控系統是整個(gè)數據平臺的中樞系統，類(lèi)似于A(yíng)ppMaster，負責分配和監控任務(wù)。

5.大數據需要學(xué)習哪些語(yǔ)言

大數據崗位的類(lèi)型也能分為幾部分：大數據和數據開(kāi)發(fā)分析。大多數情況下，大數據主要使用 Java、Scala、R；Java、Scala主要用于開(kāi)發(fā)，R語(yǔ)言主要用于數據分析。R語(yǔ)言在大數據方面確實(shí)非常強大，但它也是一種非常特定的編程語(yǔ)言，主要用于數據分析大數據開(kāi)發(fā)基本上不用到它。

6.大數據開(kāi)發(fā)實(shí)訓項目

好的大數據實(shí)訓項目，可以說(shuō)能夠還原其企業(yè)真實(shí)的大數據應用場(chǎng)景，學(xué)習者可以通過(guò)大量的大數據源碼分析，實(shí)境實(shí)操的項目訓練系統全面的學(xué)習，從而獲得豐富的企業(yè)級項目經(jīng)驗，讓自己擁有比競爭者更有優(yōu)勢的實(shí)戰能力。

欣欣然其承之乎，余之冀也。望采納大數據工程師的前景，大數據的開(kāi)發(fā)，大數據開(kāi)發(fā)體系，大數據開(kāi)發(fā)的數據采集，大數據需要學(xué)習哪些語(yǔ)言，大數據開(kāi)發(fā)實(shí)訓項目。

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