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大数据开发和大数据分析哪个就业发展好

大数据是从英语单词“Big Data”翻译而来的。是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据围绕数据展开,涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容,涉及到的岗位也非常多。其中目前两大就业方向是:

1、大数据开发工程师

分两种:

第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序;

第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。

大数据开发学习有一定难度,零基础入门首先要学习Java语言打基础,然后进入大数据技术体系的学习,主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

2、大数据分析师

分两类:

一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等;

另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

想成为大数据分析师,数学和统计学基础很重要,数据分析的方式通常有两种,一是统计分析,二是机器学习。都需要数学知识。

大数据开发和大数据分析的不同

大数据开发:

大数据开发类的岗位对工程能力有一定要求,意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力,大数据开发会涉及到大量的开源的东西。

主要工作在后端,持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取,好的工程师会为组织节省很多的时间和精力。

大数据分析:

大数据分析类的职位在业务上,需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握,通过数据感知业务的变化,通过对数据的分析来做业务的决策,在技术上需要有一定的数据处理能力。

一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。核心职责是帮助其他人追踪进展,和优化目标。一般用大数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据,然后取发现数据中的趋势,同时也要分析异常情况。

最重要的,是修炼好自己的技术!

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作者: 时间:2019-08-06 阅读:385 分享到: