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1.大數據開發

對于大數據開發人員來說則需要很強的code能力，通過這種能力將數據分析產生的模型或輸出進行落地，讓數據真正得到應用，大數據開發更偏重于業務邏輯的實現和功能的開發，其對技術實現的要求會比數據分析要強很多，有一系列的框架能力要去學習，以便更好地應對各種開發需求和功能實現，因此想要從事大數據開發就需要有較強的學習能力，代碼實現能力，熟練各種開發語言和框架。

2.大數據行業的前景

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。可謂人才缺口巨大。而且大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廠泛。大數據在金融、醫療交通電商農業等多個行業都有應用。基石。近年來人工智能互聯網發展也是很快，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的。

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3.學習大數據的相關領域

目前，大數據的應用越來越廣泛，比如涉及到的金融大數據、交通大數據、醫療大數據等等的應用，應用范圍之廣顯而易見，我們可以看出,大數據技術已經滲透到生活的方方面面;大數據的出現將人類社會帶進了一個高速發展的時代，這不僅僅是信息技術發展的終極目標，也是人類社會發展核心的驅動力。

4.大數據開發的方向

數據開發方向偏技術性一些，包含了工程開發師挖掘工程師、算法工程師、數倉工程師等等，這些崗位對編程能力要求很高，要做這些崗位學歷要求也是要達到一定的要求才可以，有些公司甚至會把學歷、專業、院校當成一個準入的門檻，也就是說先不管你技術怎么樣，在刷簡歷的時候就直接先按這三個標準刷下一批人。

5.大數據開發需要不斷交流溝通

想要盡快掌握大數據開發的小伙伴，想要掌握基礎的基本知識外，平時小伙伴還需要和老師、同學交流。 交流的過程就是學習解決問題的方法和編程技術的過程，也可以通過大量的交流逐漸培養自己的編程思維。不斷地探索學習才能找到方法。

6.大數據技術有哪些

在上述前提下，大數據技術包括數據采集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的采集包括傳感器采集，系統日志采集以及網絡爬蟲等。數據管理包括傳統的數據庫技術，也針對于大規模的數字平臺，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心也有對機器的學習，以及自然語言處理，圖與網絡分析等。

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