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1.大數(shù)據(jù)要具備哪些基礎(chǔ)知識(shí)
首先需要具備基礎(chǔ)的編程知識(shí),例如掌握大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主流的語(yǔ)言如Java的一些基礎(chǔ)知識(shí),如常見(jiàn)的分類(lèi)、聚類(lèi)算法等有了上面最基本的知識(shí)后,選擇感興趣的大數(shù)據(jù)方向,就能快速進(jìn)行自我學(xué)習(xí)了。建議學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時(shí),先選擇某個(gè)領(lǐng)域如數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析師等,進(jìn)行深入學(xué)習(xí),
2.大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的方向
數(shù)據(jù)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(shù)倉(cāng)工程師等等,這些崗位對(duì)編程能力要求很高,要做這些崗位學(xué)歷要求也是要達(dá)到一定的要求才可以,有些公司甚至?xí)褜W(xué)歷、專(zhuān)業(yè)、院校當(dāng)成一個(gè)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)刷下一批人。
3.大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握哪些技術(shù)
Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎(chǔ)知識(shí)、原理Linux體系、Python編程語(yǔ)言核心用法、Hadoop離線計(jì)算原理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)、spark分布式計(jì)算框架。
4.大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
在上述前提下,大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)管理,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)的采集包括傳感器采集,系統(tǒng)日志采集以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等。數(shù)據(jù)管理包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),也針對(duì)于大規(guī)模的數(shù)字平臺(tái),例如hadoop,spark,storm等。數(shù)據(jù)分析的核心也有對(duì)機(jī)器的學(xué)習(xí),以及自然語(yǔ)言處理,圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。
5.什么人適合做大數(shù)據(jù)分析呢
數(shù)據(jù)分析師是要對(duì)具體的數(shù)據(jù)要進(jìn)行搜集整理的,所以這樣的人就必須要有較為清晰地頭腦,要準(zhǔn)確的找出關(guān)鍵點(diǎn),并對(duì)其加以分析。不然就很容易就會(huì)被龐大的數(shù)據(jù)沖昏頭腦。并且數(shù)據(jù)分析師有一個(gè)清晰地頭腦才會(huì)呈現(xiàn)給觀看者一個(gè)清晰的數(shù)據(jù)。
6.怎么成為懂業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)師呢
怎么成為最懂業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)師呢,首先要明確他的業(yè)務(wù)目標(biāo)是什么,這叫以終為始;再者拆解業(yè)務(wù)流程,這叫步步為營(yíng);然后辨析責(zé)權(quán)利,這叫明辨是非;再然后是理清數(shù)據(jù)流向,這叫追根溯源;*剖析業(yè)務(wù)流程,這是細(xì)致入微。
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