大數據培訓_學大數據需要什么語言基礎？
發布時間：
2019-09-08 14:00:44
大數據培訓_學大數據需要什么語言基礎？
說起大數據，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什么東西，怎么定義，沒有一個標準的東西，所以建議還是從字面上來理解大數據，在維克托邁爾-舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》提到了大數據的4個特點：
1、大量
大數據的特征首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只有數據體量達到了PB級別以上，才能被稱為大數據。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網絡、移動網絡、各種智能工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB。迫切需要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。
2、高速
就是通過算法對數據的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。并且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的。基于這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，服務器中大量的資源都用于處理和計算數據，很多平臺都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。
3、多樣
如果只有單一的數據，那么這些數據就沒有了價值。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易云音樂、今日頭條等，這些平臺都會通過對用戶的日志數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日志數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。
4、價值
這也是大數據的核心特征。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所占比例很小。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那么它自然就有了商業價值，比如通過分析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生，這些都是大數據的價值。大數據運用之廣泛，如運用于農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
數據已經成為過去幾年中大部分行業的游戲規則，行業領袖，學者和其他知名的利益相關者都同意這一點，隨著大數據繼續滲透到我們的日常生活中，圍繞大數據的炒作正在轉向實際使用中的真正價值。
首先，學大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什么樣的程度才可以學大數據呢？
java需要學會java SE即可。java web，java ee對于大數據用不到。學會了java se就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
再給你們舉例說明下它們的分工和作用，java注重業務，大數據注重數據，前端是臉(頁面顯示)，java是胳膊(業務)，大數據是直男大腦，人工智能，深度學習是有情商的大腦。
大數據職業發展方向
學會了大數據，不需要從java做起，可以直接做大數據開發工程師。等積累了幾年的經驗， 就可以做算法工程師了。看看學會了大數據可以從事哪些崗位：
大數據開發工程師
數據分析師
hadoop開發工程師
spark開發工程師
數據倉庫開發工程師
數據清洗工程師(ETL)
大數據架構師
算法工程
大數據優勢
大數據受國家大力支持大量的資源都投資在這方面，大數據中心在貴州落坐，人工智能和云計算都基于大數據，需要大批大數據人才。
1）、大數據人才薪資待遇
一般的一線城市大數據相關崗位平均月薪在12-15K 北京平均17K，大數據算法工程師，年薪在30萬—50萬左右。
2）學大數據有學歷/專業要求嗎
高中也找到工作，但是大專以上學歷更好，雖然是本科學歷，但大學四年中也沒有學習到實際的操作技能，學習到的東西在工作中用不到，只是在理解某些東西容易些。
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