大數(shù)據(jù)行業(yè)能細(xì)分為大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等等領(lǐng)域,每個(gè)領(lǐng)域都有自己不同的工作目的,今天小千就來(lái)給大家介紹一下大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)分析崗位的相同不同點(diǎn),介紹完之后你再考慮哪一個(gè)適合你就去培訓(xùn)哪個(gè)方向就可以啦。
大數(shù)據(jù)行業(yè)
顧名思義大數(shù)據(jù)是一個(gè)以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生成流程從數(shù)據(jù)的生命周期的傳導(dǎo)和演變上可分為這幾個(gè)部分:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。
數(shù)據(jù)通過(guò)各種軟件收集,通過(guò)云數(shù)據(jù)中心儲(chǔ)存,通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)家或行業(yè)專家建模和加工,最后數(shù)據(jù)分析找到大量看似不相關(guān)數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系,這些因果關(guān)系的意義會(huì)讓人們?cè)诟鱾€(gè)方面可以推測(cè)未來(lái),減少試錯(cuò)成本,降低風(fēng)險(xiǎn),解放生產(chǎn)力。
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)屬于大數(shù)據(jù)行業(yè)的一個(gè)方向,顧名思義大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)更加注重的開(kāi)發(fā)能力,也就是說(shuō)你需要有處理代碼的能力,服務(wù)器端的開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)端的開(kāi)發(fā)、呈現(xiàn)與可視化人機(jī)交互等銜接數(shù)據(jù)載體和數(shù)據(jù)加工各個(gè)單元以及用戶的功能落地與實(shí)現(xiàn)。
你需要學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具有很多,數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā):RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。數(shù)據(jù)流工具開(kāi)發(fā):Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。數(shù)據(jù)前端開(kāi)發(fā):HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。數(shù)據(jù)獲取開(kāi)發(fā):關(guān)鍵詞有爬蟲(chóng)、分詞、自然語(yǔ)言學(xué)習(xí)、文本分類等。
大數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)分析更加注重的數(shù)據(jù)處理和分析能力,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立,數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和聯(lián)系,數(shù)據(jù)的深度挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí),并利用探索性數(shù)據(jù)分析的方式得到更多的規(guī)律、知識(shí),或者對(duì)未來(lái)事物預(yù)測(cè)和預(yù)判的手段。
大數(shù)據(jù)分析方向需要使用到的工具也有很多,數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。數(shù)據(jù)加工:ETL、Python等。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì):統(tǒng)計(jì)、概率等。數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、回歸分析、聚類、分類、協(xié)同過(guò)濾等。
其實(shí)大數(shù)據(jù)整個(gè)行業(yè)中,大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析都互相離不開(kāi)彼此,缺少任何一環(huán)都無(wú)法進(jìn)行下去,所以無(wú)論你選擇哪個(gè)方向只要你能學(xué)得好都是能夠找到高薪的工作的,更重要的是哪個(gè)適合你,建議都去了解一下。
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