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大数据学习,如何选择合适的大数据开发语言


  上期我们讲到,零基础的同学学习大数据开发不能急于求成,要分阶段分步骤来一步步完成,第一个阶段:了解大数据的基本概念;第二个阶段:学习计算机的编程语言

;第三阶段:大数据有关的学习课程;第四个阶段:项目实战阶段……那么大数据学习,身为零基础的你一定会有这样的疑惑:如何选择合适的大数据开发语言。本文,为你解惑。

  大数据快速发展的今天,很多人选择加入大数据学习的阵营,课时从哪里入手,如何选择合适的开发语言来做与大数据相关的事,这个话题应该困扰了不少大数据学习的新人,在面对五花八门的「开发语言」和「分析软件」时,科多大数据带你来看看我们自己该如何选择?

大数据学习,如何选择合适的大数据开发语言

  先开门见山的给出结论:在职场中,学习任何一门技术,优先考虑工作需求本身,其次是职业发展所需,最后才是兴趣和好奇驱动。本末颠倒的话,不仅学习效率低下,而且还可能竹篮打水一场空,浪费时间成本。

  当然,这些工具也足够去满足比赛的技能要求了,而且比赛的核心也不在于非要用更高级的编程语言,相反它们只是解决问题的一种形式罢了,关键在于要快速上手,要能解决需求痛点。

  所以,在这样的一个情况之下,要想去学习新技能,引入新技术,大前提是现有的业务需求已经得到有所解决,而且能够得到业务的支持和信任,这样在后期技术的推进上才能有时间去摸索,有机会去尝试。否则,你同样只能学个皮毛。

① 首先,作为数据小白,应该先学习什么数据技能?

  毫无疑问,这时候你需要先把「入门」作为首要目标,不要过于浮躁,优先考虑去学习SQL、Excel、SPSS、PPT,这样你才有机会进入一个平台,能够接触数据,开始数据分析,尝试撰写报告。利用好这个跳板,你才能向「成长」进阶。

② 其次,作为业务人员(含分析师、产品经理),应该学习什么数据技能?

  这时候你需要去进一步提高自己的专业技能,这样才有机会去更了解数据,训练数据感,写出更有深度的分析报告,甚至是以后的转岗。所以你需要一把利剑,我会优先推荐Python,节省以后学习其他语言(Java、Scala)的时间成本。

③ 另外,作为数据开发,应该先学习什么数据技能?

  我的建议是,你先去做好一个Java工程师,掌握一定的专业技能,再来考虑从事大数据开发呢。

  当然,这样的时间成本或许挺高,而且现阶段开源这套技术框架基本稳定和易上手了。

④ 最后,作为数据挖掘,应该先学习什么数据技能?

  数据挖掘这个岗位,严格上区别于算法工程师,前者是一个偏业务、重数据、看实践的岗位,通俗易懂就是在探索海量数据中的经济价值。

  所以,大部分数据挖掘工程师,首当其冲的痛点是需要思考一个问题:如何将以往熟练的这套技术和流程与「大数据」和「业务」相结合。

  别想着利用Python\R去直连生产环境的数据做分析,很多平台都有堡垒机,也不允许本地环境与生产环境的直接交互。即使你load到了线上数据,但是只凭借DataFrame这样的操作,我认为很难去分析出什么数据价值,更别提能不能单机运算的效率。

  所以,做数据挖掘工作时,除了思考模型的效果提升,也要考虑清楚自己的模型后期将如何去与线上业务结合,以及它的计算效率和自动化工作。

  因此,建议优先去考虑一下分布式集群的计算方式,如果平台缺乏团队和资金的话,要么考虑单独增加本机的计算资源和优化模型的计算效率,要么考虑换一个工作环境。

  最后,对于大部分数据挖掘工程师来说,一定要加强SQL、Excel的使用,这是最基本,也是最重要的。当然,最重要的是要以实践操作为主,结合项目的实践检测,在做项目的过程中发现bug解决bug才能掌握住技术的本身核心要点,更多大数据,数据分析师人工智能等培训信息,欢迎到万古网校咨询。


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