如何成為一個合格的大數據開發人才？

隨著大數據技術體系的逐漸成熟，大數據目前正處在落地應用的初期，整個大數據領域將陸續釋放出大量的工作崗位，所以從事大數據相關崗位的發展空間還是比較廣闊的。

大數據開發主要涉及到三個崗位，分別是大數據平臺開發（研發級）、大數據應用開發和大數據分析（統計學和機器學習），不同崗位需要面對不同的崗位職責，也需要具備不同的知識結構。其實大數據運維崗位也涉及到一些開發方面的知識，但是開發方面的內容并不多。

大數據平臺開發屬于研發級崗位，主要的工作職責是完成大數據平臺的開發，包括大數據平臺功能模塊的開發，比如完成分布式存儲、分布式計算等主體框架功能的開發。從事平臺開發的工程師往往對于基礎知識的要求比較高，比如需要具備扎實的數學基礎，同時要具備豐富的研發經驗，對于系統級問題有豐富的處理方案。大數據平臺開發崗位整體數量并不多，對于開發人員的要求往往也比較高。

在大數據技術落地應用的過程中，大數據應用開發和大數據分析崗位的需求量將會逐漸增大，所以對于初學者來說，從事大數據應用開發和大數據分析崗位是比較理想的選擇。大數據應用開發需要從編程語言開始學起，目前從事大數據應用開發的語言包括Java、Python、Scala、R等，Java語言由于具備較為完善的語言生態，而且Hadoop平臺自身也是Java語言開發的，所以Java語言往往是比較常見的選擇。在學習Java語言的過程中，可以同步接觸Hadoop平臺，掌握Hadoop平臺的整體結構，并且通過Java完成Hadoop平臺的一些案例實驗，進而逐步掌握在Hadoop平臺下的Java應用開發。

大數據分析通常采用統計學分析方式和機器學習方式兩種，統計學方式采用Python和R語言是不錯的選擇，而機器學習往往更多采用Python語言來實現，同時需要學習一系列算法的實現過程，包括Knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等等。所以，從事大數據分析需要具備一定的數學基礎。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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