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一、首先要搞清楚什么是大數據 Big Data?
大數據又稱巨量資料,就是數據量大、來源廣、種類繁多(日志、視頻、音頻),大到PB級別,現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。
專業的來講:大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的4V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)。
二、學大數據需要什么語言基礎?
首先,學習大數據是需要有java,python和R語言的基礎。
1) Java學習到什么樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb,javaee對于大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是相對容易學習的,難易程度:python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么,因為會了Python 還是要學習java的,你學會了java,再來學習python會很簡單的,一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習,但是不推 薦,因為java用的人占絕大多數,大數據的第 一個框架Hadoop,底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言,大數據的第 一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架,底層語言全是Java寫的,所以推 薦首選學習java。
再給你們舉例說明下它們的分工和作用,java注重業務,大數據注重數據,前端是臉(頁面顯示),java是胳膊(業務),大數據是直男大腦,人工智能,深度學習是有情商的大腦。
三、大數據職業發展方向
事實上,大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛,從國防部、互聯網創業公司到金融機構,到處需要大數據項目來做創新驅動。目前大數據方向學員就業的崗位主要為大數據開發工程師,負責大數據處理程序的開發。從就業學員的反饋來看,我們的學員完全可以勝任這樣的工作,并且有不少學員在工作中成為了團隊中的佼佼者。
學會了大數據,不需要從java做起,可以直接做大數據開發工程師。等積累了幾年的經驗, 就可以做算法工程師了。看看學會了大數據可以從事哪些崗位:
大數據開發工程師
數據分析師
hadoop開發工程師
spark開發工程師
數據倉庫開發工程師
數據清洗工程師(ETL)
大數據架構師
算法工程
四、大數據優勢
大數據受國 家大力支持大量的資源都投資在這方面,大數據中心在貴州落坐,人工智能和云計算都基于大數據,需要大批大數據人才。
1)、大數據人才薪資待遇
一般的一線城市大數據相關崗位平均月薪在12-15K 北京平均17K,大數據算法工程師,年薪在30萬—50萬左右。
2)學習大數據有學歷/專業要求嗎
高中也找到工作,但是大專以上學歷更好,雖然是本科學歷,但大學四年中也沒有學習到實際的操作技能,學習到的東西在工作中用不到,只是在理解某些東西容易些。
五、大數據學習路線
正常來講學習大數據之前都要做到以下幾點:
1.學習基礎的編程語言(java,python)
2.掌握入門編程基礎(linux操作,數據庫操作、git操作)
3.學習大數據里面的各種框架(hadoop、hive、hbase、spark)
這是正常學習大數據必須要做到的三個步驟,如果有了java基礎再去學習基本上已經成功了一半,起碼不用為了基礎語言的學習而惱火了。
六、北美大數據的優勢在哪里?
1.前沿的大數據技術點讓你更快get新趨勢
不斷更新的大數據技術點,其中有50%的技術是其他機構沒有的,但是卻十分重要的。
2.阿里云認證提升你的就業level
我們是阿里云大學授權培訓合作伙伴,為你提供阿里云大數據全套認證服務!阿里云人才市場崗位有限推 薦!阿里云生態合作伙伴優先聘用!阿里云相關崗位推 薦優先聘用!3000+家阿里系企業,不僅僅增加就業機會,更提升你的就業level!
3.真實云環境給你全真訓練
采用企業幀數大數據開發部署環境,讓你掌握真正的大數據開發部署,真實的云環境,豐富的實驗項目,全生命周期數據開發,完美支持數據中臺,全智能化體驗,一站式大數據智能云研發平臺。
七、0基礎可以學大數據嗎?
其實學習大數據沒有想象中的那么難。雖然大數據需要Java基礎,但是0基礎小伙伴也可以學。武漢課工場北美大數據專業針對零基礎的學員會設置基礎模塊的課程,一方面補充大數據基礎知識,還可以用極小的成本檢驗一下自己是否真正適合從事大數據開發。
在照顧初學者入門的同時融入核心技術點,加以實踐經驗, 由淺入深滲透教學在打牢堅實基礎的同時又具備經驗; 以案例驅動教學,深入實戰,將一個個真實的案例貫穿到知識點中,促進對知識點的理解; 課程中的項目源于企業中的真實項目, 學完課程即可直接勝任大數據應用領域的相關工作。
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