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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。

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3.大數據和Java的異同

學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)要有一定的Java基礎才可以，有很多框架語(yǔ)言也用的是Java，另外還有Scala，學(xué)完Java以后，學(xué)Scala也比較容易。很多Java后端轉大數據的，一方面是因為Java基礎的人學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)比較容易，因為很多底層邏輯是相似的。

4.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。

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