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大數據學習,如何選擇合適的大數據開發語言


  上期我們講到,零基礎的同學學習大數據開發不能急于求成,要分階段分步驟來一步步完成,第一個階段:了解大數據的基本概念;第二個階段:學習計算機的編程語言

;第三階段:大數據有關的學習課程;第四個階段:項目實戰階段……那么大數據學習,身為零基礎的你一定會有這樣的疑惑:如何選擇合適的大數據開發語言。本文,為你解惑。

  大數據快速發展的今天,很多人選擇加入大數據學習的陣營,課時從哪里入手,如何選擇合適的開發語言來做與大數據相關的事,這個話題應該困擾了不少大數據學習的新人,在面對五花八門的「開發語言」和「分析軟件」時,科多大數據帶你來看看我們自己該如何選擇?

大數據學習,如何選擇合適的大數據開發語言

  先開門見山的給出結論:在職場中,學習任何一門技術,優先考慮工作需求本身,其次是職業發展所需,最后才是興趣和好奇驅動。本末顛倒的話,不僅學習效率低下,而且還可能竹籃打水一場空,浪費時間成本。

  當然,這些工具也足夠去滿足比賽的技能要求了,而且比賽的核心也不在于非要用更高級的編程語言,相反它們只是解決問題的一種形式罷了,關鍵在于要快速上手,要能解決需求痛點。

  所以,在這樣的一個情況之下,要想去學習新技能,引入新技術,大前提是現有的業務需求已經得到有所解決,而且能夠得到業務的支持和信任,這樣在后期技術的推進上才能有時間去摸索,有機會去嘗試。否則,你同樣只能學個皮毛。

① 首先,作為數據小白,應該先學習什么數據技能?

  毫無疑問,這時候你需要先把「入門」作為首要目標,不要過于浮躁,優先考慮去學習SQL、Excel、SPSS、PPT,這樣你才有機會進入一個平臺,能夠接觸數據,開始數據分析,嘗試撰寫報告。利用好這個跳板,你才能向「成長」進階。

② 其次,作為業務人員(含分析師、產品經理),應該學習什么數據技能?

  這時候你需要去進一步提高自己的專業技能,這樣才有機會去更了解數據,訓練數據感,寫出更有深度的分析報告,甚至是以后的轉崗。所以你需要一把利劍,我會優先推薦Python,節省以后學習其他語言(Java、Scala)的時間成本。

③ 另外,作為數據開發,應該先學習什么數據技能?

  我的建議是,你先去做好一個Java工程師,掌握一定的專業技能,再來考慮從事大數據開發呢。

  當然,這樣的時間成本或許挺高,而且現階段開源這套技術框架基本穩定和易上手了。

④ 最后,作為數據挖掘,應該先學習什么數據技能?

  數據挖掘這個崗位,嚴格上區別于算法工程師,前者是一個偏業務、重數據、看實踐的崗位,通俗易懂就是在探索海量數據中的經濟價值。

  所以,大部分數據挖掘工程師,首當其沖的痛點是需要思考一個問題:如何將以往熟練的這套技術和流程與「大數據」和「業務」相結合。

  別想著利用Python\R去直連生產環境的數據做分析,很多平臺都有堡壘機,也不允許本地環境與生產環境的直接交互。即使你load到了線上數據,但是只憑借DataFrame這樣的操作,我認為很難去分析出什么數據價值,更別提能不能單機運算的效率。

  所以,做數據挖掘工作時,除了思考模型的效果提升,也要考慮清楚自己的模型后期將如何去與線上業務結合,以及它的計算效率和自動化工作。

  因此,建議優先去考慮一下分布式集群的計算方式,如果平臺缺乏團隊和資金的話,要么考慮單獨增加本機的計算資源和優化模型的計算效率,要么考慮換一個工作環境。

  最后,對于大部分數據挖掘工程師來說,一定要加強SQL、Excel的使用,這是最基本,也是最重要的。當然,最重要的是要以實踐操作為主,結合項目的實踐檢測,在做項目的過程中發現bug解決bug才能掌握住技術的本身核心要點,更多大數據,數據分析師人工智能等培訓信息,歡迎到萬古網校咨詢。


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