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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.大數據行業(yè)的前景

大數據行業(yè)人才稀缺，市場(chǎng)需求量大?？芍^人才缺口巨大。而且大數據覆蓋各行各業(yè)，應用領(lǐng)域十分廠(chǎng)泛。大數據在金融、醫療交通電商農業(yè)等多個(gè)行業(yè)都有應用?；?。近年來(lái)人工智能互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展也是很快，而大數據也是這些新興技術(shù)的基礎，未來(lái)大數據還將成為全行業(yè)的。

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3.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。

4.大數據開(kāi)發(fā)的方向

數據開(kāi)發(fā)方向偏技術(shù)性一些，包含了工程開(kāi)發(fā)師挖掘工程師、算法工程師、數倉工程師等等，這些崗位對編程能力要求很高，要做這些崗位學(xué)歷要求也是要達到一定的要求才可以，有些公司甚至會(huì )把學(xué)歷、專(zhuān)業(yè)、院校當成一個(gè)準入的門(mén)檻，也就是說(shuō)先不管你技術(shù)怎么樣，在刷簡(jiǎn)歷的時(shí)候就直接先按這三個(gè)標準刷下一批人。

5.大數據開(kāi)發(fā)需要不斷交流溝通

想要盡快掌握大數據開(kāi)發(fā)的小伙伴，想要掌握基礎的基本知識外，平時(shí)小伙伴還需要和老師、同學(xué)交流。 交流的過(guò)程就是學(xué)習解決問(wèn)題的方法和編程技術(shù)的過(guò)程，也可以通過(guò)大量的交流逐漸培養自己的編程思維。不斷地探索學(xué)習才能找到方法。

6.大數據技術(shù)有哪些

在上述前提下，大數據技術(shù)包括數據采集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的采集包括傳感器采集，系統日志采集以及網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)等。數據管理包括傳統的數據庫技術(shù)，也針對于大規模的數字平臺，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心也有對機器的學(xué)習，以及自然語(yǔ)言處理，圖與網(wǎng)絡(luò )分析等。

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