大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点,即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
大数据技术的出现,给我们的生活带来了全新的改变,在海量信息时代,我们获取信息的方式、以及能获取的信息越来越多,但是集合很多的人力物力都没有办法有效整理的数据,大数据技术可以解决,大家都说一句话,掌握了数据,就是掌握了未来,那么学大数据自学好还是参加培训好呢?
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。
一:大数据技术,行业发展好么?
1. 国家大力支持
首先国家在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》,其上升为国家战略,提出到2020年,大数据产业突破1万亿,加快建设数据强国
2. 产业进入爆发阶段
根据信息网近几年的统计,大数据行业发展爆发趋势,大量企业涌入,大数据行业规模在2020年以后突破万亿。
3. 应用场景广阔
大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。
4. 人才缺口大
自2015年以来,随着大数据产业迅速发展,大数据企业猛增,对大数据人才的需求也不断翻倍,截止到2020年,人才缺口达230万。
5. 就业薪资高
大数据工程师岗位薪资,根据信息网统计,平均月薪高达23K,明显高于互联网其他技术岗位,其中1年工作经验的,月薪平均为12K,三年以下工作经验,月薪平均为18K,三年以上工作经验,薪资平均为25K。
二:大数据岗位,职业生涯是怎么样的?
1. 大数据开发工程师,工作1-3年,年薪18万以上。
2. 高级大数据开发工程师,工作3-5年,年薪28万以上。
3. 大数据架构师,工作5-8年,年薪40万以上。
4. 大数据技术总监,工作8-10年,年薪55万以上。
5. 大数据首席数据官(CDO),工作10年以上,年薪85万+。
三:大数据岗位,需要学习哪些技术技能,具体分为哪几个阶段?
1. 基础核心:JAVA基础,JAVA面向对象,JAVA高级特性等。
2. Hadoop:可视化,Apache Hive,linux/ELK技术栈等。
3. Spark:Scala编程,Flume数据采集,Apache kafka等。
4. Python:常用库,数据采集,Python编程等。
5. 构建数据平台:Hive ETL处理,Oozle任务调度,Kafka与Flume应用等。
6. 流处理平台:Flink基础,Flink Sql,Confluent等。
7. 机器学习:机器学习数据挖掘原理,ALS算法,逻辑回归等。
8. 大数据优化:认证,授权,数据保护等。
9. 阿里云大数据:实验环境搭建,阿里云认证等。
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