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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。
社会开放大数据资源可以存储在*监管的大数据中心或是“数据港”,各企事业单位或是个人要利用这些资源,可以获得授权,将相关的场景应用的大数据挖掘、相关性分析等模型和算法部署到“中间层”,通过大数据工程加工处理,形成“有价值的成品数据”赋能行业和产业。这样就能保证数据的安全性和集约性,同时,也能评估出哪些领域的应用成果。
大数据的学习会接触到高数,所以具备-定的数学能力还是很关键的;大数据的学习也要有强大的思维逻辑能力,数学是逻辑思维能力的基础;不管是大数据分析还是大数据挖掘,都要求从业者有定的公式计算能力,因此拥有数学知识非常的关键。
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,
数据开发方向偏技术性一些,包含了工程开发师挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等,这些岗位对编程能力要求很高,要做这些岗位学历要求也是要达到一定的要求才可以,有些公司甚至会把学历、专业、院校当成一个准入的门槛,也就是说先不管你技术怎么样,在刷简历的时候就直接先按这三个标准刷下一批人。
数据分析的方向更倾向于业务方面,主要是通过挖掘数据的价值来推动企业的发展进步,现代化企业数字转化也最需要这样的人才。偏业务型类型的数据分析师对编程的要求也没那么高,如果你不是编程相关专业的话,那你可以考虑一下这个方向。
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