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1.大數(shù)據(jù)行業(yè)的前景

大數(shù)據(jù)行業(yè)人才稀缺，市場需求量大?？芍^人才缺口巨大。而且大數(shù)據(jù)覆蓋各行各業(yè)，應(yīng)用領(lǐng)域十分廠泛。大數(shù)據(jù)在金融、醫(yī)療交通電商農(nóng)業(yè)等多個(gè)行業(yè)都有應(yīng)用?；?。近年來人工智能互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展也是很快，而大數(shù)據(jù)也是這些新興技術(shù)的基礎(chǔ)，未來大數(shù)據(jù)還將成為全行業(yè)的。

2.大數(shù)據(jù)開發(fā)怎么提升

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要想有持續(xù)的提升，應(yīng)該有一個(gè)較好的交流和實(shí)踐環(huán)境，并不看好在脫離實(shí)踐場景中去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，一方面大數(shù)據(jù)開發(fā)的細(xì)節(jié)很多，如果沒有實(shí)踐場景的推動(dòng)，很難能夠深入下去，另一方面實(shí)踐場景也會(huì)為開發(fā)者積累更多的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，而行業(yè)知識(shí)對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)人員的職場價(jià)值有比較大的影響。

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3.本科生能學(xué)大數(shù)據(jù)設(shè)置嗎

本科生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以立足于自身的專業(yè)特點(diǎn)來選擇不同的學(xué)習(xí)切入點(diǎn)，根據(jù)數(shù)據(jù)的分析來制定一些廣告。當(dāng)前數(shù)據(jù)分析有兩種常見的方式，一種是統(tǒng)計(jì)學(xué)方式，另一種則是機(jī)器學(xué)習(xí)方式分，這兩種方式的初期學(xué)習(xí)難度并不算高。

4.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

采集一些文件數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫提供保障、關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一些應(yīng)用程序接入等。在數(shù)據(jù)量小的時(shí)候能寫個(gè)腳本把日志存儲(chǔ)到系統(tǒng)里，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，這些方法無法提供數(shù)據(jù)安全保障，并且運(yùn)維困難，需要更強(qiáng)壯的解決方案，不斷地優(yōu)化。

5.學(xué)大數(shù)據(jù)需要學(xué)那些知識(shí)呢

要想學(xué)好大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)會(huì)的知識(shí)有，會(huì)基本的linux操作；至少要精通一門JVM系的語言；掌握一門實(shí)時(shí)流式處理框架；學(xué)好分布式存儲(chǔ)框架；深入了解和學(xué)習(xí)分布式協(xié)調(diào)框架；新開發(fā)的列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，也是要學(xué)好的；學(xué)習(xí)Kafka處理消息隊(duì)列。

6.大數(shù)據(jù)開發(fā)好不好學(xué)呢

大數(shù)據(jù)作為一門交叉復(fù)合型*，會(huì)涉及到很多知識(shí)比如說數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等幾個(gè)*的知識(shí)，相對(duì)于單一*來說，確實(shí)是要難度更高。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用作為新興技術(shù)*，很多人其實(shí)不夠了解，擔(dān)心學(xué)習(xí)難度大。但實(shí)際上來說，難不難因人而異，比如說現(xiàn)在大熱的計(jì)算機(jī)類專業(yè)，每年依然有那么多人去學(xué)，歸根結(jié)底來說，還是因?yàn)檫@個(gè)專業(yè)值得，出來以后的工資能夠值得現(xiàn)階段付出時(shí)間和精力去學(xué)。

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