• 近年来大数据越来越火爆,非常多的人转行做大数据或者开始学习大数据。现在我们看来大数据尤重要,马云也说过现在是DT时代,也就是数据时代。“未来最大的能源不是石油,而是数据”。目前人工智能也是空前火热,而...

    近年来大数据越来越火爆,非常多的人转行做大数据或者开始学习大数据。现在我们看来大数据尤为重要,马云也说过现在是DT时代,也就是数据时代。“未来最大的能源不是石油,而是数据”。目前人工智能也是空前火热,而人工智能也是基于大数据的,所以现在看来,大数据的前景会非常好。在这里简单地介绍一下我们学习大数据的几点原因。

    1.国家对大数据的支持

    从国家层面到地方政府,出台了一系列促进大数据发展的纲要政策,大数据更是纳入到了国家战略!有了国家的支持,大数据技术在企业里面也受到了极大的重视和发展,有条件的企业都纷纷对这块领域进行研究。

    从上图可以看出,大数据发展已被列入国家发展战略了,大数据发展前景毋庸置疑。

    2.大数据的应用领域非常广

    大数据已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了,现在它被广泛的应用于各个领域。医疗,教育,体育,金融,娱乐产业,房地产,电影电视剧的制作等等,都用上了大数据。大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗,可以记录提高运动员的体育成绩,可以分析金融交易,在多种行业中,大数据都可以用来分析顾客需求,优化业务流程,以此来提高企业业绩。所以在学完大数据后,你可以选择的就业领域会十分的广。

    3.大数据领域人才紧缺

    清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长、南京大数据研究院院长、金陵科技学院特聘教授刘鹏介绍,随着来自每个人的智能手机和社交网络等泛互联网数据的大量爆棚,伴随大量传感器获取和各行业专业数据的持续增长,当前全球数据总量每18个月就能翻番,大数据已经成为一种自然资源,是各行各业用来解决各种挑战性问题的关键因素。“疾病防控、精准营销、石油勘探等,大数据的运用都无处不在。”刘鹏指出,未来5-10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%,人才缺口将突破150万,而大数据人才基础的计算机专业毕业生,全国每年不过才20多万。

    4.大数据人才工资高

    大数据领域三个大的技术方向:
    方向一:Hadoop(在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法)大数据开发方向
    方向二:数据挖掘、数据分析&机器学习方向
    方向三:大数据运维&云计算方向
    精通任何方向之一者,均会 “前(钱)”途无量。
    三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!

    看完以上几张图,相信大数据的工资水平在说有行业中都是排名靠前的。

     

     

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  • 想学习大数据要掌握些什么知识?     大数据有很多方向,目前我们口中经常说的大数据的主要就业方向是:大数据研发,大数据分析与挖掘,深度学习,人工智能等方向。 下面我们就从学习的要求到学习的知识...

    想学习大数据要掌握些什么知识?

     


     

    大数据有很多方向,目前我们口中经常说的大数据的主要就业方向是:大数据研发,大数据分析与挖掘,深度学习,人工智能等方向。

    下面我们就从学习的要求到学习的知识进行讲解

    一、要求

    1、大专及以上学历,最好是理工科毕业(部分文科学生学习起来比较费力)

     


    在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

    二、需要学习的知识

    1、基础知识:java+linux

    • 学习大数据,只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到最后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
    • Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

    2、大数据技术:hadoop-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-spark


    Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

    记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

    • Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。
    • Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。
    • Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
    • Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
    • Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
    • Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
    • Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
    • Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。
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  • 大数据作为一个全新互联网的产业,仍然处于快速发展的初期,在这个快速发展的领域,每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价,大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。数据是资源也是战略资源,大数据技术...


             大数据作为一个全新互联网的产业,仍然处于快速发展的初期,在这个快速发展的领域,每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价,大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。数据是资源也是战略资源,大数据技术就是从数量庞大、结构复杂,快速获得有价值信息的能力,它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。文章对大数据未来发展趋势进行了展望。


      大数据对已经得到国家政策大力支持,同时也对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响。

      1.国家对大数据发展的支持。

      国务院以及各级地方政府从2012年开始,颁布了大量政策来扶持大数据产业,下图就是部分政策的合集。


      从上图可以看出,大数据发展已被列入国家发展战略了,大数据发展前景毋庸置疑。

      2.应用领域广泛

      大数据已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了,现在它被广泛的应用于各个领域。医疗,教育,体育,金融,娱乐产业,房地产,电影电视剧的制作等等,都用上了大数据。大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗,可以记录提高运动员的体育成绩,可以分析金融交易,在多种行业中,大数据都可以用来分析顾客需求,优化业务流程,以此来提高企业业绩。所以在学完大数据后,你可以选择的就业领域会十分的广。

      3.人才需求巨大

      近日,国外著名职业人士社交网站LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析,并公布了最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能,其中统计分析和数据挖掘技能位列榜首。大数据时代对数据人才的需求已经排在了首位。

      近几年,大数据从“可有可无”的边缘迅速演变成“必须获取”的核心。深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报,提供个性化推荐、精细化运营,帮助企业降低成本,增加利润,大数据的作用在逐渐显现。

      利用大数据优势,获取更高的利益,大数据发展势头十分迅猛。近年来,中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展,纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等,提供大数据专业服务,一批大数据专业分析公司也应运而生。据CSDN(中国软件开发联盟)2014年中国大数据调查报告显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,29.5%的公司已经在生产环境实践大数据,并有成功的应用案例和产品,24.5%的公司已经做了足够的了解,开发准备就绪。

      麦肯锡预测,到2020年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万~19万人的缺口,而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。国内大数据人才有多大的缺口?目前尚无权威研究报告指出,不过今年2月万达集团的一份“求贤帖”颇能说明问题:万达开出50万~70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发工程师和算法工程师,应者寥寥。

      就以上三点来说,相信你已经被大数据吸引了!还在犹豫什么?错过安卓、错过HTML5,难道你还要错过大数据吗?

     

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  • 大数据的就业、工资的水平等等方面都让更多的人投身进入到学习大数据的旗下。在之前写文章的时候,其实总是有这样的粉丝问,你的这文章和大数据有...今天带大家来分析一波,学习大数据为什么先学java。 ...

    大数据的就业、工资的水平等等方面都让更多的人投身进入到学习大数据的旗下。在我之前写文章的时候,其实总是有这样的粉丝问我,你的这文章和大数据有关系?发出了这样的质疑。

    其实,我们也不难发现,在外面报班学习的时候,刚刚开始的时候,几乎都是先学习Java语言,在慢慢进入大数据的学习。那么我们到底要学习哪些java知识对于大数据有帮助?今天我带大家来分析一波,学习大数据为什么先学java。

     

    大家也都知道Java语言是目前最为广泛使用的编程语言,它十分的容易学习而且也很好用。Java语言吸纳了C++的很多优点,而且还丢弃了C++语言里最让人费解的多继承、指针等等知识,于是对比之下Java是一个功能强大和简单易用的语言。

    当然除此之外,java语言也是有许多的特征,比如说面向对象、分布式、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等。如果大家对java语言有一定的了解,就更清楚的知道java语言是一个拥有极强的跨平台能力,通过强大到异常处理保证系统的稳定性。如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:数字4583+数字45782,私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料

    下面,我们从三个方面阐述一下为什么要在学习大数据之前学习java。

    Java语言是一个强类型的语言

    java语言是运行扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明,而java语言是不支持C语言那样的风格的隐式声明。通过这样的严格的要求保证编译的程序能捕捉调用错误,这样就保证了更加可靠的程序。

     

    可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。在这里,我们了解的大数据,最基础的其实就是数据的采集和数据的存储,而java的存储模型就为大数据的应用而提供了可靠的保障。这就是其一、

    Java的异常处理使得系统更稳定。

    异常的处理是Java语言中使得应用程序更鲁棒的另一个特性。这里的异常是某种相似于错误的异常条件出现的信息。我们可以用try/catch语句,快速的找到出错的代码,这样就让我们程序减少了出错的处理和恢复的任务。

     

    大数据研究的说白了就是数据,其中的一个数据出错,可能会导致结果大不相同,这里有了java语言中异常处理的机制的保驾护航,我们无论是在更改和修复原来设置就会比较的简单,进而能够在一定程度上保护我们数据的准确性。

    Java拥有极高的跨平台能力

    Java语言是可以编写桌面的应用程序、Web端的应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等等。在这里我们与传统的编程语言,就像C语言、C++语言相比较,我们就发现Java语言其实更加容易上手,而且比微软平台的开发语言,如VB语言、MFC语言等有着更加优秀的跨平台运行的能力。

    虽然Java语言没有能完全的实现一次编程、导出运行的目标,但是Java和较早其他的编程语言,仍然拥有极高的跨平台能力。

     

     

    Java对于大数据的基础性支持

    我们在学习大数据的时候,hadoop是必须要学的,而且我们知道Hadoop和其他大数据处理技术很多的部分都是由Java语言来实现的,比如说Apache是基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas。

    所以在学习Hadoop的一个前提条件,就是掌握Java语言。学会java语言在一定程度上对学习大数据的起到了助力的作用。

     

    在学习时候,有些人的能力比较快,有些人比较慢,我们在这减去天赋对我们的影响,其实理解力的高低和我们接触的事物有着巨大的关联系。

    大家想想,两个中国人同时去学习一门外语,假如其中一个有有简单的接触过这些国家的天文历史,当地居民的生活方式等,那么对于他来说学习起来可能就比另一个人快。所以大家也应该明白,为什么学识越渊博的人,他们学习其他东西时会很快,就是因为他们见多识广。

     

    所以,当我们在学习大数据的时候,java尽管不是我们的必修课,但我们也应该去了解一下,因为只要我们生活在这个领域,多了解一些编程语言的知识对于未来的发展前景都将有着巨大的作用。

    对于我们的求学者来书,我们的主要目的是就是学会大数据,而不是去精通学习java。所以,我们在最初的学习时应该将重点放在javase内容里的反射、jdbc应用等等对大数据有帮助的内容就可以了。毕竟我们是学习大数据而不是java。

     

    上面就是我们为什么要在学习大数据之前学习java,这就是原因。以后也不要问这和大数据有什么关系?所有的语言都是从刚开始慢慢发展起来的,而大数据偏后,必然借鉴前辈的东西。

     

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  • 大数据发展迅速,越来越多的人认识到了大数据的重要性,学习大数据的人越来越多了,但是大数据市场仍然处于人才短缺的现象,因为企业对大数据工程师的需求太大了,已经严重的供不应求了。 大多数人会通过培训机构...

    大数据发展迅速,越来越多的人认识到了大数据的重要性,学习大数据的人越来越多了,但是大数据市场仍然处于人才短缺的现象,因为企业对大数据工程师的需求太大了,已经严重的供不应求了。
    大多数人会通过培训机构进入大数据这个行业领域,现在是哪些人在学习大数据呢?你究竟适不适合学习大数据呢?

    1、刚毕业的学生。在学习大数据的浪潮中,刚毕业的学生人数占了非常大的比例。其中很重要的原因是在学校学习的知识达不到公司用人标准,处处碰壁就业困难,薪水也非常低。这种情况选择学习一门靠谱的技术是正确的选择之一,唯有掌握新技能才能跟上新时代。

    2、已经就业的社会人员。有些人虽然说已经工作了几年,但是所在的行业和职位工作前景不被看好,没有前途。因为这是个更新换代非常快的时代,总有一些行业会被时代淘汰,所以有人会因为行业发展困难而选择转行。

    3、对前途感到迷茫的人。有的人工作了几年之后就不知道应该做什么了,越来越严重的焦虑困扰着自己,未来的路还很长现在该怎么办?很大部分人是对前途没有想法,不知道做什么的情况下,可能在朋友口中或者其他渠道了解到大数据,非常看好大数据的前景而参加了大数据培训,努力改变自己的未来。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    送给大数据开发初学者的良言,有兴趣的可以看看
    http://www.duozhishidai.com/article-7742-1.html
    在人工智能和大数据的开发过程中,有哪些特别需要注意的要点?
    http://www.duozhishidai.com/article-2052-1.html
    对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html


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