大数据时代,就业转型必备技能!
转型大数据适合的人群
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1、Java
Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!
2、Python
Python往往在大数据处理框架中得到支持。
3、Linux运维
企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的,因此,想从事大数据相关工作,需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。
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4、Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
5、R
R语言已经成为了数据科学的宠儿。
6、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。
7.
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,通过集群来提供实时的消息。
8.
Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。大数据学习交流群:529867072
技术层面来说,其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的。
三、大数据开发就业方向
大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢?
方向❶:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;
方向❷:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等;
方向❸:大数据运维工程师等。
大数据开发这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。
在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。
面对如此光明而诱人的前景,有远见的人,早已给自己安排了后路。
文章题目:大数据时代,就业转型必备技能!
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