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1.大数据开发
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。
2.大数据工程师的前景
“大数据工程”是以面向场景应用为本,提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”,进而通过这些“成品数据”赋能决策,提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理,才能市场更广阔。
3.大数据要具备哪些基础知识
首先需要具备基础的编程知识,例如掌握大数据领域主流的语言如Java的一些基础知识,如常见的分类、聚类算法等有了上面最基本的知识后,选择感兴趣的大数据方向,就能快速进行自我学习了。建议学习大数据时,先选择某个领域如数据开发、数据分析师等,进行深入学习,
4.怎么学好大数据
现在,学习大数据开发的人越来越多。 不管是用大数据来获取知识,有的人学好,有的人学不好。 那为什么会这样呢?原因也是自己没有掌握合适的方法,面对不熟悉的代码编写,代码的含义自然不用说,没有基础小伙伴该如何快速入门。
5.大数据技术有哪些
在上述前提下,大数据技术包括数据采集,数据管理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,也针对于大规模的数字平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心也有对机器的学习,以及自然语言处理,图与网络分析等。
6.数据采集与预处理
采集一些文件数据的数据库提供保障、关系数据库的一些应用程序接入等。在数据量小的时候能写个脚本把日志存储到系统里,随着数据量的不断增加,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案,不断地优化。
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