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现在*各地都在建设大数据中心或是大数据局,招投标许多名为“大数据项目”,实为“软件项目”。测算的工程开发费用还是传统的硬件集成费用+软件开发费用,项目开发和监理方式还是“软件工程”方式,按照人月报工作量,验收文档还是开功能模块。这种方式忽略的项目最本质内容就是大数据的价值挖掘和提炼。
学习大数据开发要有一定的Java基础才可以,有很多框架语言也用的是Java,另外还有Scala,学完Java以后,学Scala也比较容易。很多Java后端转大数据的,一方面是因为Java基础的人学习大数据开发比较容易,因为很多底层逻辑是相似的。
Java跟大数据有着密切的关系,现在大多数大数据开发都是从Java开始学,尤其是零基础的初学者。大数据有某些5v的特征。大数据必将长期留在市场需求的信息技术中。这些企业能收集有效的资料,存储数据和一些有效的方案,这是未来几年对大数据专业人士的需求只会增长的原因之一。
学习大数据要想有持续的提升,应该有一个较好的交流和实践环境,并不看好在脱离实践场景中去学习大数据,一方面大数据开发的细节很多,如果没有实践场景的推动,很难能够深入下去,另一方面实践场景也会为开发者积累更多的行业经验,而行业知识对于大数据开发人员的职场价值有比较大的影响。
好的大数据实训项目,可以说能够还原其企业真实的大数据应用场景,学习者可以通过大量的大数据源码分析,实境实操的项目训练系统全面的学习,从而获得丰富的企业级项目经验,让自己拥有比竞争者更有优势的实战能力。
现在重视的机构也是越来越多,上到国防部下到互联网创业公司、金融机构需要大数据才能驱动,需要处理分析的岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。
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