J***A转大数据学习多久,j***a转大数据需要学什么

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于java转大数据学习多久的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Java转大数据学习多久的解答,让我们一起看看吧。

  1. 有Java经验想转大数据还需要学习多久呢?有没有好的建议呢?
  2. java工程师转大数据,应该学哪些知识和技术?
  3. python转大数据容易吗?

JAVA经验想转大数据还需要学习多久呢?有没有好的建议呢?

作为一名大数据方向的研究生导师,我来回答一下这个问题。

从大数据的技术体系来看,主要涉及到三大方面的内容,其一是大数据平台;其二是大数据开发;其三是大数据分析对于具有J***a编程基础的人来说,学习大数据会相对容易一些,但是依然需要一个系统的学习过程,具体需要多长的学习时间取决于自身的学习***、学习环境等因素。

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大数据的技术体系目前已经趋于成熟,而且大数据涉及到的知识量也比较庞大,所以应该找一个切入点并制定一个适合自己的学习***,学习***的制定可以按照就业岗位要求为参考。如果具备J***a基础,且同时有较为扎实的数学基础,可以考虑从事大数据开发岗位和大数据分析岗位(算法岗),目前大数据研发岗位和算法岗位往往对于学历有一定的要求(应聘时),这一点应该引起注意。从2019年的研究生秋招情况来看,目前大数据开发岗位的数量比较多,算法岗位的数量还是比较少的。

对于大数据的初学者来说,从大数据应用开发开始学起是不错的选择,具体可以按照三个步骤来学习,首先是学习大数据平台知识,掌握大数据平台的搭建以及各个组件之间的关系和作用,这个过程需要4周左右的时间,建议从开源大数据平台(Hadoop、Spark)开始学起,这样会掌握更多的细节。

其次是在大数据平台下大数据应用开发,这个过程会掌握一些常用的API,此时应该完成大量的实验通过实验来积累一定的大数据开发经验。在组织实验的过程中要考虑逐渐递进的过程,要有一个清晰的实验体系,此时不必追求大而全。具有J***a基础的前提下,这部分大概需要8至10周左右的时间。

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最后是参加一个大数据实习岗位,通过实习岗位的锻炼不仅能够进一步丰富大数据开发知识,同时也能够积累一部分行业经验。由于大数据开发对于场景的要求比较高,所以学习大数据并不建议完全自学,在掌握了一定的大数据开发知识之后,应该尽快在实际场景下边实践边学习。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

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j***a工程师转大数据,应该学哪些知识和技术?

Hadoop、数据仓库、Zookeeper、SparkSQL、Spark、Strom、Jstorm、ES、Hbase、Kafak、ETL。

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python转大数据容易吗?

其实国内来说,还是J***a用的是最多的,大数据也是。做大数据开发和分析不仅要用到J***a,Python也是最重要的语言

虽然python转大数据也是可以的,但是找工作很受局限的。

阶段的数据体系内,只要你有所了解的话,想必你会有个感觉:怎么处处都有Python的踪影!其实每一种的计算编程语言,似乎都有自己成名或适用的领域。比如J***a更多用于系统开发,Matlab则用于数值计算及矩阵运算,而Python的自身基因,让其更符合数据领域的策略分析。

建议你可以去哔哩上看看***学学,这个链接是大数据学习路线的***,可以按着这个思路去学习:***s://***.bilibili***/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7

Python程序员能否容易转向大数据领域,取决于自身的知识结构目标岗位,如果希望从事大数据平台开发,那么需要具有较为丰富的开发经验积累,同时也要有一定的研发能力。目前大数据平台开发岗位往往对于从业者的学历有一定的要求,通常研究生更容易获得大数据平台开发相关岗位。

如果希望从事大数据应用开发,那么转换会相对容易一些,但是也要从三个方面来丰富自身的知识结构,其一是掌握大数据平台的相关知识,比如Hadoop、Spark等;其二是掌握云计算相关知识,因为大数据应用开发往往离不***计算平台的支撑;其三是要掌握一定的行业知识,大数据应用开发往往会针对于具体的行业场景给出具体的开发方案。

如果希望从事大数据分析,那么需要具备算法相关知识,大数据分析是大数据价值化重要的环节,目前大数据分析的手段包括机器学习方式和统计学方式,不论***用哪种方式,算法的设计实现训练都是核心内容。数据分析的算法迭代速度目前还是相对比较快的,这也与当前大数据处在落地应用的初期有一定的关系,当然算法也需要根据应用场景的变化而进行相应的调整。

从近两年研究生的就业情况来看,目前大数据平台开发和大数据应用开发岗位的招聘数量相对较多,但是大数据分析岗位(算法岗位)的招聘数量相对较少,这一点对于Python[_a***_]员来说,也应该引起注意。

最后,对于从事Python Web开发程序员来说,从大数据应用开发岗位开始做起,会更容易一些。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

python转大数据难吗?个人认为具体还是要看你要转到什么大数据岗位。python一般用于数据进行分析,所以你如果对python非常熟练的话,转到大数据分析岗位,会比较容易。但是,如果你转大数据平台开发或者大数据组件开发的话,那估计对你来说,会很难。

python整体使用起来比较简单,几行代码就可以写出一个功能,同时python有很多开源的数据分析方面的安装包,比如Numpy等。这些包里面包含非常丰富的数据分析功能,你可以从Excel中读取数据,进行分析。也可以将数据可视化出来,画曲线图等等。你对python非常熟练的话,那么你使用Python进行大数据分析会有帮助。

大数据分析最主要的功能,就是从数据中分析潜藏的价值,加上python这一数据分析利器,会使得你分析数据变得更加容易,所以你会python,然后转大数据分析,会对你有很大的优势。

大数据平台开发或者大数据组件开发,用的最多的语言,其实还是J***a语言,像现在很多的开源大数据组件,很多都是J***a写的,比如Hadoop、Flink、HBase等。所以你如果选择了大数据组件开发,相当于你需要重新再去学习J***a语言,你之前学习的pyhon对你所选择的岗位没有任何帮助。

大数据平台开发一般使用Spring和Spring Boot来进行应用开发,这两者都主要使用J***a来进行开发,同时会使用到数据库和一些大数据组件。你只会python转到这个岗位,你还要去学习这些技术,所以python直接转到大数据组件或者大数据开发比较困难。

我建议你如果python学的非常好,还是选择大数据分析岗位对你更加合适,开发类的大数据工作说实话python的用武之地就比较少。python更适合偏实验分析场景,当然,一旦你选择了大数据分析,那你一定要将这块的相关知识学好,这样你进入互联网大厂才会更有希望。

大数据学习主要分为:大数据开发、数据分析与挖掘。

一般说的大数据培训是指大数据开发,需要学习J***a;数据分析与挖掘学习Python;

二者的入门学习确实要从这些语言开始,如果你选择其中一个学习,选择相应的编程语言开始学习即可。

大数据学习:3大开源Python数据分析工具

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百战程序员IT问题专业解答

大数据开发一般要求有较好的语言基础,或者多年的开发经验,具体是J***a语言还是Python语言都可以,如果有Python语言基础,或者从事Python开发工作的可以很好的学习大数据

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标签: 数据 学习 开发