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1.大數據開(kāi)發(fā)

對于大數據開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)則需要很強的code能力，通過(guò)這種能力將數據分析產(chǎn)生的模型或輸出進(jìn)行落地，讓數據真正得到應用，大數據開(kāi)發(fā)更偏重于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現和功能的開(kāi)發(fā)，其對技術(shù)實(shí)現的要求會(huì )比數據分析要強很多，有一系列的框架能力要去學(xué)習，以便更好地應對各種開(kāi)發(fā)需求和功能實(shí)現，因此想要從事大數據開(kāi)發(fā)就需要有較強的學(xué)習能力，代碼實(shí)現能力，熟練各種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和框架。

2.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。

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3.大數據開(kāi)發(fā)怎么提升

學(xué)習大數據要想有持續的提升，應該有一個(gè)較好的交流和實(shí)踐環(huán)境，并不看好在脫離實(shí)踐場(chǎng)景中去學(xué)習大數據，一方面大數據開(kāi)發(fā)的細節很多，如果沒(méi)有實(shí)踐場(chǎng)景的推動(dòng)，很難能夠深入下去，另一方面實(shí)踐場(chǎng)景也會(huì )為開(kāi)發(fā)者積累更多的行業(yè)經(jīng)驗，而行業(yè)知識對于大數據開(kāi)發(fā)人員的職場(chǎng)價(jià)值有比較大的影響。

4.學(xué)習大數據的相關(guān)領(lǐng)域

目前，大數據的應用越來(lái)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(jiàn)，我們可以看出,大數據技術(shù)已經(jīng)滲透到生活的方方面面;大數據的出現將人類(lèi)社會(huì )帶進(jìn)了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅僅是信息技術(shù)發(fā)展的終極目標，也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展核心的驅動(dòng)力。

5.大數據要具備哪些基礎知識

首先需要具備基礎的編程知識，例如掌握大數據領(lǐng)域主流的語(yǔ)言如Java的一些基礎知識，如常見(jiàn)的分類(lèi)、聚類(lèi)算法等有了上面最基本的知識后，選擇感興趣的大數據方向，就能快速進(jìn)行自我學(xué)習了。建議學(xué)習大數據時(shí)，先選擇某個(gè)領(lǐng)域如數據開(kāi)發(fā)、數據分析師等，進(jìn)行深入學(xué)習，

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