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程序员如何转型成为大数据工程师?

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先,编码能力越强的程序员,越有可能成为,优秀的大数据工程师。

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其次,大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析,是需要设计数据模型和算法的,应该说程序员,是有这个基础的,厉害的程序员,一般都不是科班出来的,通常是数学专业,因此提高算法设计能力,是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三,大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析,最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展,起到重大推动作用,那才是有价值的大数分析。

在美国,大数据工程师平均年薪,达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右),在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬,比同级别的其他职位高出 30% 以上。

DT 时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才,却非常的有限,在未来若干年内,都会是供不应求的状况,指望大学培养出合格的大数据人才,有如天方夜谭,因此程序员们,你们的春天到了!

关于程序员如何转型成为大数据工程师,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据怎么入行? 做了两年php研发,现在想转做大数据,没什么经验,想入行的话,hadoop和数据

大数据对于我们这些从业者来说,是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道,外行看热闹,大数据这两年风风火火,大家都争先恐后的讨论着,但说到如何掌握或者运用,很多人是不知所措的。

私以为,大数据的核心在三个地方:数学+计算机知识+业务

先说说题主说到的编程,我在这里将它纳入计算机知识这一部分,因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展,绝对不是因为编程语言的进步,很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌,以及大数据处理工具的发展,如hadoop,spark等,带来了数据处理能力的飞速提升,才导致了现在大数据的越来越火。

至于我们说的数据挖掘知识和编程语言,这些都是很早以前就已经存在的知识,这几年也没有得到很令人惊喜的新进展(我说的是知识本身,不是指应用)。

总之: 大数据之所以得到人们关注,最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积(尤其是互联网)

那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢?

答案:显然不是,数学才是真正的核心知识。

没错,数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分,编程只是工具,真的只是工具。 编程语言有好几十种吗,但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程,完全只研究算法(注意:这样的话会容易造成纸上谈兵)。

程序员转行做大数据有什么优势?

1.市场需求量大

常常查询显现,去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而现在大数据方面的人才仍旧十分紧缺,比方大数据生态Spark需求的Scala工程师。基于Java和Scala等技能密切的联系,有些大数据公司会瞄准JAVA工程师,经过培养转而成为大数据工程师。

2.就业方向广泛

(1)大数据开发工程师

基础大数据服务渠道,大中型的商业运用包括咱们常说的企业级运用(主要指杂乱的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。担任建立大数据运用渠道以及开发剖析运用程序。

(2)大数据剖析师

担任数据挖掘作业,运用Hive、Hbase等技能,专门对从事行业数据搜集、整理、剖析,并依据数据做出行业研究、评估和猜测的专业人员。以及经过运用新型数据可视化东西如Spotifre,Qlikview和Tableau,对数据进行数据可视化和数据呈现。

(3)Android工程师

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI,阿里云,乐蛙等,都是修正源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统,还有APP对于更多的开发人员来说,他们更多的时刻是花在开发APP上面。

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