广州大数据开发前景怎样

来源：广州达内教育it培训机构发布时间：2021/4/18 10:30:58

　　广州大数据开发前景怎样？大数据开发学习有难度，基础差入门要先学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，学习Hadoop、Spark、Storm等知识。软件开发工程师根据不同的从事的岗位也千差万别。

　　先说说大数据开发岗位和就业的前景，大数据开发岗位对于code能力、工程能力有要求，编程能力、语言表达能力、解决问题的能力。大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源坑比较多，需要能够的定位问题解决问题，如果是基础差适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够掌握。
　　大数据分析类的职位，在业务上，需要对业务能够的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
　　非理工科出身编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的；从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类，由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱。
　　大数据就业方向可以划分为三个大类：大数据开发、系统研发、大数据分析。基础岗位位：大数据开发工程师、大数据系统研发工程师、大数据分析师。大数据覆盖金融、医疗、电商、农业等各行各业，应用领域广泛。
　　现在正处于大数据的发展初步阶段，未来大数据在市场上的需求量会越来越多，学大数据从事的职业如下：
　　1、大数据开发工程师
　　大数据开发工程师：统计；精简到两类指标：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。具体的工作并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
　　2、Hadoop开发工程师
　　信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI即商务智能的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。
　　3、数据挖掘
　　数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

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