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  • 做大数据开发好还是大数据分析比较好一些?哪个薪资高? 零基础学习大数据开发,还是大数据分析?哪方面比较好? 今天我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析,方便你的选择。 技术区别 在做选择之前,需要了解...

    做大数据开发好还是大数据分析比较好一些?哪个薪资高?

    零基础学习大数据开发,还是大数据分析?哪方面比较好?

    今天我们来从技术角度薪资角度全面进行分析,方便你的选择。

    技术区别

    在做选择之前,需要了解两者的不同,然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。

    1、大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力,有一定的语言能力,然后就是解决问题的能力,因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西,而开源的东西坑比较多,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。

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    2、如果是大数据分析类的职位,在业务上,需要你对业务能够快速的了解、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。

    所以,如果是非理工科出身,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。

    除此之外,从薪酬上看,开发类的薪酬会略大与数据分析类的,这是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的。

    数据开发是基础,数据分析师生化,是对于开发的数据进行一定的研究和分析,然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇,这二者是相互贯通的,对于我们的整体的生活也是各有利弊。

    如果说这二者哪个好一点,只能说数据开发偏向于程序,数据分析偏向于数学。

    薪资区别

    1

    大数据开发

    作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元;

    大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

    2

    大数据分析

    大数据分析同样作为高收入技术岗位,薪资也不遑多让,并且,我们可以看到,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

    最后,无论你是做大数据开发还是分析,都是高薪的技术岗位,最重要的是修炼好自己的技术。

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  • 稍加修改就可以运用到企业开发中,整个项目的开发模式为前后端分离的模式,即 Spring Boot 提供后端接口,前端页面通过 Ajax 异步调用接口的方式与后端服务器进行交互并将数据填充至页面中,这也是目前企业开发中...
  • 本课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程,学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析、数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理,满足商务运营和科学研究所需的常规数据...
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    做大数据开发好还是大数据分析比较好一些?哪个薪资高?

    零基础学习大数据开发,还是大数据分析?哪方面比较好?

    今天我们来从技术角度薪资角度全面进行分析,方便你的选择。

    技术区别

    在做选择之前,需要了解两者的不同,然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。

    1、大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力,有一定的语言能力,然后就是解决问题的能力,因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西,而开源的东西坑比较多,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。

    2、如果是大数据分析类的职位,在业务上,需要你对业务能够快速的了解、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。

    所以,如果是非理工科出身,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。

    除此之外,从薪酬上看,开发类的薪酬会略大与数据分析类的,这是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的。

    数据开发是基础,数据分析师生化,是对于开发的数据进行一定的研究和分析,然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇,这二者是相互贯通的,对于我们的整体的生活也是各有利弊。

    如果说这二者哪个好一点,只能说数据开发偏向于程序,数据分析偏向于数学。

    薪资区别

    1

    大数据开发

    作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元;

    大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

    2

    大数据分析

    大数据分析同样作为高收入技术岗位,薪资也不遑多让,并且,我们可以看到,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

    最后,无论你是做大数据开发还是分析,都是高薪的技术岗位,最重要的是修炼好自己的技术。

    如果你准备入行大数据,关于2019大数据目前的

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  • Python数据分析实战-Pandas

    千人学习 2019-12-02 10:54:20
    Pandas包是基于Python平台的数据管理利器,已经成为了Python进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准,掌握其使用方法,是使用Python进行数据分析和数据挖掘的必备条件。        ...
  • 概述:就拿ETL过程来说吧,你要把原始数据从各种数据库、各种服务器的不同业务日志归一化到同一类格式,要约定好分隔符,然后导入到分布式文件系统HDFS,甚至你还要和业务系统定义数据格式出规范,数据收集完 ...

    概述:就拿ETL过程来说吧,你要把原始数据从各种数据库、各种服务器的不同业务日志归一化到同一类格式,要约定好分隔符,然后导入到分布式文件系统HDFS,甚至你还要和业务系统定义数据格式出规范,数据收集完

    就拿ETL过程来说吧,你要把原始数据从各种数据库、各种服务器的不同业务日志归一化到同一类格式,要约定好分隔符,然后导入到分布式文件系统HDFS,甚至你还要和业务系统定义数据格式出规范,数据收集完

    一味的解释 数据仓库 概念可能没意思,我们从不同角色出发吧

    老板 :我是一家手机公司的老板,今天要向去董事局汇报,我要准备一份介绍过去三年的用户增长、用户留存、用户活跃度、手机里面每个APP使用率等情况的报表,假如下面没我下面没有BI,那我肯定就蒙逼了。。

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    BI : 我是一名非技术BI,我天天看竞品的分析报告,看双十一销量,看各种评论,知道自己的产品有哪些短板有哪些长处,我分析南北地域差异,国内外客户喜好,总之我在手机领域有着很强的行业解读能力和数据解读能力,我可以画出非常漂亮的图表和PPT。今天老板让我出一份报表,我还要去刷脸找ETL工程师帮我跑出这次报告的数据,基于这份数据我要给出一定的解读,为啥这个月手机卖得不如上个月,为啥用户流失越来越严重等等都是我要去做的。

    ETL工程师 : 我是食物链最底层的苦逼ETL工程师,我会写shell、我会搭hadoop/hive/hbase、会写超复杂逻辑的sql,今天那个不会自己计算数据的BI又让我跑几个数据,我本想让她提需求流程的,但她说这是老板要的,要加急处理,我只能放下手头的活儿给她跑数据了,花了半个小时把数据跑好给她,希望能就这么交差吧。

    如果你以为我每天就做这点事那你就错了,我平时的工作可不仅仅就是完成上面交给我的任务哦,我还负责数据ETL过程、数据建模、定时任务的分配等等,每件事都可以拿出来写本书。

    就拿ETL过程来说吧,你要把原始数据从各种数据库、各种服务器的不同业务日志归一化到同一类格式,要约定好分隔符,然后导入到分布式文件系统HDFS,甚至你还要和业务系统定义数据格式出规范,数据收集完,你还得出中间表,数据过滤,格式统一,ID统一,维度统一,通过不同的数据现象进行数据,完了,你就得出一些日报周报之类的数据了,这时候你要按照需求把数据组织成一定的格式然后导Mysql、或者HBASE等等。

    总之你就是需要把数据各种收集、各种处理、然后各种导入导出,是不是很有意思?

    不过这些数据仓库都非常初级,其中ETL工程师可发挥的空间太多了

    1、正常情况下,老板 —> BI —> ETL 出一份报告,这中间能否BI直接去计算数据?sql太复杂,那么可不可以一切数据标签化,BI甚至老板要什么就选什么?

    2、ETL工程师可以把数据收集自动化、可以规范业务日志格式、可以将一切都配置化,但是这些都是基于N+1的,也就是说今天的发生了什么一定要到明天才能看到,那么有没有一个系统能把数据分析做到实时或者准实时?参考双十一大屏,马总要是到12号才能知道成交了多少笔不劈了那帮做数据的才怪。

    3、目前绝大部分分析系统都基于离线计算(HADOOP/ODPS),那这里有个问题了,运营或BI想看个数据还得你离线慢腾腾跑完才能看到,那么有没有一个系统可以支持你再大的数据量,再复杂的逻辑,毫秒出数据?

    我没有提到的还有算法工程师、大数据运维等等,数据仓库的概念很广很大,但在大数据应用面前也不值一提。

    如果把数据价值分层,这里分层的办法很多,我只列举一种方法,有人分过5层

    第一层: 为老板提供决策支持,例如传统的财务报表

    第二层: 为运营提供决策支持,例如数据化非常彻底的淘宝运营们

    第三层: 为产品提供支持,例如有产品经理们会拿着报表天天看研究自己的某一个按钮摆放位置对不对

    第四层:数据用于生产,比如直接对接广告系统产生收益,比如直接对接推荐系统为用户推荐商品,实现千人千面,再比如利用手机APP直接为不同用户push消息

    第五层:大数据交换,数据产生直接受益

    大部分公司能做到前两个层次就已经很不错了,如果能做到第三层,就已经很牛逼,做到第四第五层次,国内互联网公司不超过2家,大数据应用太大了,不知从何说起,以后聊吧。

    原文参考: https://www.evget.com/article/2016/7/21/24536.html

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  • python flask web开发入门与项目实战

    千人学习 2019-12-15 19:02:04
    如果采用成熟、稳健的框架,那么一些诸 如安全性、数据流控制等类型的基础性工作都可以让框架来处理,而程序开发人员则可以把更多的精力放在具体业务逻辑功能的实现和优化上。        使用Flask...
  • 每天前100人再送5门编程课! AI+5门300元课程+社群闭门分享会 源码...带你综合运用前面所学的所有知识,逐渐熟练AI开发流程与技能。 课程包含思维导图上的所有内容(价值199元)前500名立减100元,仅99元买完就能学!
  • ROS机器人开发数据

    千人学习 2019-02-14 15:40:48
    本课程是ROS机器人开发数据篇,讲解了ROS开发中常见传感器数据的查看、数据结构、读取与转换等,主要包括激光雷达、RGB-D深度图像和三维点云数据。课程先利用仿真机器人TurtleBot发布传感器数据,然后通过工具查看...
  • 什么是大数据开发

    万次阅读 2019-06-05 11:30:38
    大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生...

    ♥️大数据开发是干什么的?

     

    大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。

     

    大数据开发其实分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧,而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有,一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。


     

    ♥️大数据开发需要掌握哪些技术?学习路线如何?

     

    阶段一:Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理

    Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

     

    阶段二:分布式计算框架和Spark&Strom/flink生态体系

    (1)分布式计算框架优化与实战

    Scala编程语言核心用法、Spark(sql、shell)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。

    实战一:数据采集业务 + flume

    实战二:kafka + sparkstreaming实时数据处理

    实战三:推荐系统(完整流程)+ 工程

     

    (2)Storm/flink技术架构体系

    Storm/flink原理、基础、调优 消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

    实战一:LogServer

    实战二:storm/flink + zookeeper

    实战三:hbase+zookeeper

     

    阶段三、数据挖掘与机器学习

    结巴+隐马尔科夫、维特比算法+userCF、spark实现userCF+itemCF+LR+商品预测、决策树+随机森林+GBDT、支持向量机SVM、神经网络与深度学习、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark应用 + 交叉特征、贝叶斯 + 新闻分类 + saprk应用。

     

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    ♥️大数据开发需要掌握数学知识吗?

     

    1、大数据分析需要数学及统计学基础

    2、大数据开发主要学习编程技术,不需要数学基础

     

     

    ♥️大数据开发就业前景如何?

     

    1、大数据人才缺口百万+

    2、2018年一线城市大数据开发岗位年薪30w

    3、与人工智能、云计算以及电商、旅游、物流等行业的对接将更加深入,发展方向也更加广泛

     

     

    ♥️大数据开发工程师薪资待遇及招聘要求?

     

    大数据开发工程师

    北京大数据开发平均工资:¥ 20230/月。

    大数据开发工程师/专家 岗位指责(引自 滴滴出行):

    职位描述:

    1、构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;

    2、服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量;

    3、深入源码内核改进优化开源项目,解决各种hadoop、spark、hbase疑难l问题,参与到开源社区建设和代码贡献。

    岗位要求:

    1、计算机或相关专业本科以上学历(2年以上工作经验);

    2、精通C++/Java/Scala/python 程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境;

    3、熟悉常用开源分布式系统,精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;

    4、有大规模分布式系统开发、维护经验,有故障处理能力,源码级开发能力;

    5、具有良好的沟通协作能力,具有较强的分享精神;

    6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch,github等系统有深入使用和底层研究者加分。

     

     

    ♥️:什么样的人,适合学习大数据开发?

     

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    千人学习 2019-09-20 00:10:47
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    千人学习 2016-05-13 16:53:58
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    万人学习 2019-05-16 15:30:54
    web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。...
  • C语言基础

    万人学习 2020-01-08 14:13:00
    3)、应用范围广泛,具备很强的数据处理能力,不仅仅是在软件开发上,而且各类科研都需要用到C语言,适于编写系统软件,三维,二维图形和动画。具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。 4)、C语言是面向过程语言,...
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    千人学习 2019-09-28 13:24:55
    以手写数字识别为例,介绍TensorFlow框架实战。 从数据集读取、数据增强、卷积神经网络构建、超参数设置、模型训练、模型保存、验证集测试以及模型调优等, 完整再现深度学习实战的完整过程。

空空如也

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