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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。
Java学习肯定大数据就是*,大数据学习的*步首先就是Java语言,接着Linux系统也是操作系统的关键,对于之后学习大数据更重要。基础课程:Java、Linux 。大数据课程:Mysql Hadoop Hive、Scala、Spark、Habse、Flink、Flume、Kafka、Presto等。
大数据项目需要全新的“大数据工程”方式开发和建设。而不是简单地将各个信息系统的数据归集,然后做一个“大数据可视化”就完工了。因为,这样的工程归集的只是“小数据”、统计数据以及各类信息,而不是大数据的归集。
大数据岗位的类型也能分为几部分:大数据和数据开发分析。大多数情况下,大数据主要使用 Java、Scala、R;Java、Scala主要用于开发,R语言主要用于数据分析。R语言在大数据方面确实非常强大,但它也是一种非常特定的编程语言,主要用于数据分析大数据开发基本上不用到它。
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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