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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的后端开发和大数据开发岗位都是大数据开发,属于并列的关系,不是从属。有了Java的基础,可以选择Java后端,也可以是大数据开发。问题二:如果你还想从事技术工作,建议选定一个方向,比如Java。然后做几年开发。开发经验是做技术的基本功。只要以后还是做技术路线,就离不开这个基础。即使以后转方向,也有一定优势。
初学者学习大数据可以按照三个阶段来学习,*个阶段是学习程序设计知识,第二个阶段可以学习大数据平台知识,第三个阶段可以针对于某个行业场景来深入学习。程序设计也是大数据的基础,不管是大数据开发还是分析、大数据运维等任务,都离不程序设计,所以应该重视程序设计知识的学习。
采集一些文件数据的数据库提供保障、关系数据库的一些应用程序接入等。在数据量小的时候能写个脚本把日志存储到系统里,随着数据量的不断增加,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案,不断地优化。
大数据分析师或者数据科学家要想学好大数据,需要掌握以下技能:要有扎实的数学功底,不仅要熟练掌握一元微积分的使用,还一定要精通线性代数,尤其是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。要基本掌握概率和各种统计学方法。学习分析交互框架,比如Hive。学习机器学习的框架。
大数据分析师的考试其实不难,难度其实还好。根据统计,数据分析师资格证的通过率有80%以上,通过率算是很高。 另一方面数据分析师资格证分三个等级, 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。
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