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大数据是近年来非常热门的一个行业,随着科技逐步发展,这类人才也越来也稀缺,许多地方招聘大数据工程师的薪酬都是很高的。大数据工程师的薪资待遇也算是达到了同级别的顶级。有小部分是和大数据有关的,且比例还在上升。有3-5年的工程师,甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。
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。
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。
现在,学习大数据开发的人越来越多。 不管是用大数据来获取知识,有的人学好,有的人学不好。 那为什么会这样呢?原因也是自己没有掌握合适的方法,面对不熟悉的代码编写,代码的含义自然不用说,没有基础小伙伴该如何快速入门。
小伙们们在选择大数据开发的时候 ,应根据自身情况选择不同的学习方式。 学习方式的不同决定学习周期长短的不同。 如果没有基础的小伙们学习大数据的话,加入培训也是不错的选择。只有结合自身情况学习才能更好的发展。
在上述前提下,大数据技术包括数据采集,数据管理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,也针对于大规模的数字平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心也有对机器的学习,以及自然语言处理,图与网络分析等。
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