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若你是一個有開發經驗且對數據開發感興趣,進行數據開發相對來說價值性更高,因為你不僅能夠掌握數據開發技能,同時在下放邏輯的開發過程中也能夠學習大數據分析的相關知識,也就是說懂得的東西相對更加全面。若你毫無開發經驗,但有數據分析基礎,也很愛思考,同時對數據分析也很感興趣,大數據分析就更適合你,大數據分析的發揮舞臺也很大。
大數據崗位的類型也能分為幾部分:大數據和數據開發分析。大多數情況下,大數據主要使用 Java、Scala、R;Java、Scala主要用于開發,R語言主要用于數據分析。R語言在大數據方面確實非常強大,但它也是一種非常特定的編程語言,主要用于數據分析大數據開發基本上不用到它。
好的大數據實訓項目,可以說能夠還原其企業真實的大數據應用場景,學習者可以通過大量的大數據源碼分析,實境實操的項目訓練系統全面的學習,從而獲得豐富的企業級項目經驗,讓自己擁有比競爭者更有優勢的實戰能力。
數據分析的方向更傾向于業務方面,主要是通過挖掘數據的價值來推動企業的發展進步,現代化企業數字轉化也最需要這樣的人才。偏業務型類型的數據分析師對編程的要求也沒那么高,如果你不是編程相關專業的話,那你可以考慮一下這個方向。
雖然學習大數據的難度不大但要學好的話也是要下一番功夫的,要學好這門技術還是要下很多功夫,大數據要學習的知識點還是有很多,也是需要一個全面系統的學習,任何技術知識的學習都是由淺入深的,選擇大數據專業的朋友只有完全學好掌握了這門技術,以后才能在激烈的就業環境中獲得更好的就業機會。
目前,大數據人才短缺。許多人希望通過培訓進入大數據產業。同時,他們會問,大數據培訓難學嗎?零基點能學到大數據嗎?大數據培訓并不難,但仍有賴于個人堅持不懈的學習。目前,許多大數據培訓機構都開設了零起點的培訓課程。這也是絕大多數學生的福利。
目前大數據科學家是一個全新工種,也就是說運用數據對很多信息進行數字化組合,作出對未來更可信的預測,即將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值,隨著數字化信息時代的發展,越來越多的實際工作將會直接針對數據進行,專業需求量不言而喻。
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