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1.大數(shù)據(jù)開發(fā)

對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)人員來說則需要很強(qiáng)的code能力,通過這種能力將數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的模型或輸出進(jìn)行落地,讓數(shù)據(jù)真正得到應(yīng)用,大數(shù)據(jù)開發(fā)更偏重于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)和功能的開發(fā),其對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的要求會(huì)比數(shù)據(jù)分析要強(qiáng)很多,有一系列的框架能力要去學(xué)習(xí),以便更好地應(yīng)對(duì)各種開發(fā)需求和功能實(shí)現(xiàn),因此想要從事大數(shù)據(jù)開發(fā)就需要有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,代碼實(shí)現(xiàn)能力,熟練各種開發(fā)語言和框架。

2.大數(shù)據(jù)開發(fā)是干什么的

我這里說的數(shù)據(jù)意思是每當(dāng)有業(yè)務(wù)有新功能需要線上開發(fā)的時(shí)候,數(shù)據(jù)分析就會(huì)有些業(yè)務(wù)的變化、這個(gè)功能上線的目的是什么、上線之后怎么衡量這些問題呢,在功能上線前做好數(shù)據(jù)的埋點(diǎn)、以及可以衡量最終效果的指標(biāo)。當(dāng)這樣功能上線的時(shí)候可以快速衡量業(yè)務(wù)發(fā)展的效果。

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3.大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握哪些技術(shù)

Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎(chǔ)知識(shí)、原理Linux體系、Python編程語言核心用法、Hadoop離線計(jì)算原理、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)、spark分布式計(jì)算框架。

4.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)什么

隨著數(shù)字化運(yùn)營等概念深入人心,數(shù)據(jù)產(chǎn)品也走進(jìn)人們視線,數(shù)據(jù)產(chǎn)品是可以發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值輔助用戶做出更優(yōu)決策的一種產(chǎn)品形式,而數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理則是使用這些產(chǎn)品滿足特定數(shù)據(jù)使用要求。一般產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求管理設(shè)計(jì)規(guī)劃、還有開發(fā)測(cè)試優(yōu)化更新等全生命周期。

5.大數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能

大數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)科學(xué)家要想學(xué)好大數(shù)據(jù),需要掌握以下技能:要有扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底,不僅要熟練掌握一元微積分的使用,還一定要精通線性代數(shù),尤其是矩陣的運(yùn)算、向量空間、秩等概念。要基本掌握概率和各種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。學(xué)習(xí)分析交互框架,比如Hive。學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架。

6.學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)好就業(yè)嗎

就目前來看,大數(shù)據(jù)行業(yè)的就業(yè)是毋庸置疑的,以后也會(huì)是一種常態(tài)化的行業(yè),而大數(shù)據(jù)分析處理當(dāng)是每個(gè)企業(yè)不可或缺的,但是大數(shù)據(jù)這個(gè)專業(yè)而言,可能還是過多的理論化的東西,缺少實(shí)際的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),這樣學(xué)校培養(yǎng)與企業(yè)用人不能很好的對(duì)接,建議多接觸外面的大數(shù)據(jù)方面的培訓(xùn)班,一定要找可靠的,項(xiàng)目比較多的,參與其中,未來就業(yè)會(huì)很有幫 助。

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