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浏览大数据技术学习的内容有面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、J***A编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
在知识结构的设计上,大数据技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容,另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础,即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在J***a、Python、Scala、R等编程语言上,从目前就业的角度出发,J***a是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位,那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据技术的重点学习内容之一,大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台,同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展,目前大数据平台的组件已经逐渐丰富,所以这部分学习内容也相对比较多。
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大数据技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。
大数据技术主要就是两条就业路线——大数据开发和大数据分析师。
二者的区别在于,开发主要是负责数据挖掘、清洗、建模的工作,分析主要是偏运营更多一点,主要做数据的监控、分析等等。
大数据现在很缺乏专业人才,且入职的门槛稍高一些,正是因为大数据的人才缺口比较大,供不应求,所以就业机会还是很多的,只要学得好,找工作就不是很难。
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