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1.大數據開發需要學習javaee

由于當前大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高，所以就以大數據開發崗位為例，來探討一下是否有必要學習JavaEE。從大數據開發的崗位任務來看，掌握Java企業級開發還是很有必要的，原因有三方面，其一是大數據開發通常都是企業級開發，所以在完成大數據開發的過程中，難免要完成很多企業級開發任務，二者是無法分割的。

2.大數據學習需要什么基礎

學習大數據之前所需要具備的基礎知識是很重要的，這是大數據學習的入門知識，掌握它們將會使你更容易地去理解大數據技術的知識，并使你更輕易的掌握大數據技術。英語是學習計算機語言前必不可少的一部分，在編程中主要使用英語編程。在學習英語時，可以著重選擇學習計算機英語，一般網絡上都會有關計算機英語的學習資料，學習內容也會比較集中在計算機這一方面。編程就是為了把一個問題通過一段或者一大段程序語言來解決，這就需要很強邏輯思維能力，數學好的，邏輯思維也比較好。編寫代碼的時候是需要一定的數學知識，一般需要重點學習微積分和線性代數。

3.計算機編程語言也是大數據的基礎

計算機編程語言也是學習大數據的基礎課程！編程語言著重學習Java，Java是最典型的面向對象語言，吸收了C++語言的各種優點。摒棄了C++里難以理解的多繼承指針等概念，相對于C語言來說Java是更加簡化了一些。在企業當中Java的使用是依舊廣泛、流行的現在大數據技術框架大多還是以Java為基礎。

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4.scala和java課程

scala和java很相似都是在jvm運行的語言，在開發過程中是可以無縫互相調用的。Scala在大數據領域的影響力大部分都是來自社區中的明星Spark和kafka,這兩個東西大家應該都知道，它們的強勢發展直接帶動了Scala在這個領域的流行。

5.項目數據分析師培訓包括線上和線下課程

項目數據分析師培訓包括線上培訓和線下培訓，線下培訓讓學員不僅可以在面授前提前預習基礎知識，而且可以通過遠程學習中心提交作業！知識點自我測試、考試復習、習題解答、在線答疑案例參與等綜合項目更好的掌握知識。線上培訓不僅有豐富的文字學習內容而且大比例增加了音頻、視頻課件使學員可以通過生動的課件完成階段性學習。

6.網絡自動化運維的學習方向

作為運維工作人員，常規數據庫的操作必不可少而針對大數據運維，一些高性能數據庫必須熟悉，如Redis等。自動化運維能夠大大提高運維效率，而python憑借其靈活性，在自動化運維方面已經被廣泛使用，而且服務器規模越大優勢越明顯。通過python實現自動監控系統安全、報表管理Ansible，Saltstack等等。學習過程中可以可以使用python自動化運維實現大規模流量監控與管理，來體驗自動化運維在實際業務場景的應用，提升實際使用能力。

7.開發運維工程師主要分為哪幾類

開發運維工程師主要分為數倉工程師、數據開發工程師、數據庫管理員、數據架構師。主要工作是將業務數據采集、存儲，供后續業務、分析師、科學家使用！負責數據倉庫的建設，架構設計和落地，實現對業務數據化運營的基礎支撐，還會涉及數據平臺建設，數據產品開發、算法開發的系統性支持。

8.數據算法挖掘類工程師

數據算法挖掘類工程師具體分為數據挖掘工程師、機器學習工程師、數據科學家等。將需求轉化為數學語言或者數學模型，搭建平臺和抽取數據，數據處理和清洗形成核心數據集，研究數據和選擇合適的模型，評估模型。包括數據產品經理、數據項目經理等。

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