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若你是一个有开发经验且对数据开发感兴趣,进行数据开发相对来说价值性更高,因为你不仅能够掌握数据开发技能,同时在下放逻辑的开发过程中也能够学习大数据分析的相关知识,也就是说懂得的东西相对更加全面。若你毫无开发经验,但有数据分析基础,也很爱思考,同时对数据分析也很感兴趣,大数据分析就更适合你,大数据分析的发挥舞台也很大。
大数据开发岗位工程能力有一 定要求,说明也需要有一定编程能力,有一定的语言能力,也要有解决问题的能力,因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西,而开源的东西坑比较多,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。
我这里说的数据意思是每当有业务有新功能需要线上开发的时候,数据分析就会有些业务的变化、这个功能上线的目的是什么、上线之后怎么衡量这些问题呢,在功能上线前做好数据的埋点、以及可以衡量最终效果的指标。当这样功能上线的时候可以快速衡量业务发展的效果。
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。
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,
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。
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