大数据工程师和Java后台开发的技术要求区别


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每家公司对大数据工作和Java开发都有不同的要求。目前,长期从事数据库管理,挖掘和编程的人员,包括传统的定量分析师,hadoop工程师以及需要在工作中使用的任何数据。做出判断的经理,例如某些领域的运营经理,可以尝试大数据工程师职位。

1.大数据工程师与后端开发技能之间的差异有多大?

我不是电脑专业人员,java还没有系统地研究过,喜欢写代码,找工作。

我现在很困惑,我不知道哪个方面我应该攻击突击。使用java来查看hadoop源是否诚实?或者您是否研究scala,或使用Python编写爬行动物以参与网络编程?或者查看C ++以供审核。我正在找工作,我不知道要赶到哪个技能。

后台开发还取决于具体位置。如果您正在做产品,请转到当前开发技术的开发,至少有一个简历必须有一个项目。如果您正在进行基础架构,则应巩固数据结构和算法,操作系统和网络编程的基本功能。这种知识越来越多。

大数据工程师,至少熟悉风暴的优缺点,hadoop,spark,性能优化,监控之类,这篇文章相对较宽,各种开源分布式系统学习更多,kafka,elasticsearch,Influxdb,流利等。当然,数据结构和算法也很重要。

大数据主要集中在数据的存储和分析上,涉及分布式存储系统,分布式计算系统,机器学习,数据可视化等,每个方面都可以长期深入研究;

后端开发主要侧重于网络编程,多线程/多进程调度,操作系统,各种数据库访问等,每一点都可以深入挖掘;

2.大数据工程师应该做些什么?

关于这个问题的最后一个问题仍有待实施。每家公司对大数据工作都有不同的要求:一些强调数据库编程,一些强调应用数学和统计,一些需要咨询公司或投资银行相关经验,有些希望在市场上找到产品和应用人才。

由于目前缺乏大数据人才,公司很难招聘合适的人才 - 包括高等教育和一流的数据处理经验。因此,很多公司都会通过内部挖掘。

目前,长期从事数据库管理,挖掘和编程的人员包括传统的定量分析师,Hadoop工程师以及需要使用数据在工作中做出判断的任何管理人员,例如某些领域的运营经理。您可以尝试大数据工程师职位。

第三,根据大数据工程师需要掌握的知识,您可能希望从以下六个方面入手:

1. Java语言基础:

Java开发简介,熟悉Eclipse开发工具,Java语言基础,Java过程控制,Java字符串,Java数组和类和对象,数字处理和核心技术,I/O和反射,多线程,Swing程序和集合类/p >

2,HTML,CSS和JavaScript

PC端网站布局,HTML5 + CSS3基础,WebApp页面布局,本机JavaScript交互功能开发,Ajax异步交互,jQuery应用

3. JavaWeb和数据库

数据库,JavaWeb开发核心,JavaWeb开发内幕

4. LinuxHadoopt系统

Linux系统,Hadoop离线计算大纲,分布式数据库Hbase,数据仓库Hive,数据迁移工具Sqoop,Flume分布式日志框架

5.星火生态系统

Python编程语言,Scala编程语言,Spark大数据处理,Spark-Streaming大数据处理,Spark-Mlib机器学习,Spark-GraphX图形计算

6,大数据分析 - AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备数据分析基础,数据可视化,Python机器学习,图像识别神经网络和自然语言处理社交网络处理。

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每家公司对大数据工作和Java开发都有不同的要求。目前,长期从事数据库管理,挖掘和编程的人员,包括传统的定量分析师,hadoop工程师以及需要在工作中使用的任何数据。做出判断的经理,例如某些领域的运营经理,可以尝试大数据工程师职位。

1.大数据工程师与后端开发技能之间的差异有多大?

我不是电脑专业人员,java还没有系统地研究过,喜欢写代码,找工作。

我现在很困惑,我不知道哪个方面我应该攻击突击。使用java来查看hadoop源是否诚实?或者您是否研究scala,或使用Python编写爬行动物以参与网络编程?或者查看C ++以供审核。我正在找工作,我不知道要赶到哪个技能。

后台开发还取决于具体位置。如果您正在做产品,请转到当前开发技术的开发,至少有一个简历必须有一个项目。如果您正在进行基础架构,则应巩固数据结构和算法,操作系统和网络编程的基本功能。这种知识越来越多。

大数据工程师,至少熟悉风暴的优缺点,hadoop,spark,性能优化,监控之类,这篇文章相对较宽,各种开源分布式系统学习更多,kafka,elasticsearch,Influxdb,流利等。当然,数据结构和算法也很重要。

大数据主要集中在数据的存储和分析上,涉及分布式存储系统,分布式计算系统,机器学习,数据可视化等,每个方面都可以长期深入研究;

后端开发主要侧重于网络编程,多线程/多进程调度,操作系统,各种数据库访问等,每一点都可以深入挖掘;

2.大数据工程师应该做些什么?

关于这个问题的最后一个问题仍有待实施。每家公司对大数据工作都有不同的要求:一些强调数据库编程,一些强调应用数学和统计,一些需要咨询公司或投资银行相关经验,有些希望在市场上找到产品和应用人才。

由于目前缺乏大数据人才,公司很难招聘合适的人才 - 包括高等教育和一流的数据处理经验。因此,很多公司都会通过内部挖掘。

目前,长期从事数据库管理,挖掘和编程的人员包括传统的定量分析师,Hadoop工程师以及需要使用数据在工作中做出判断的任何管理人员,例如某些领域的运营经理。您可以尝试大数据工程师职位。

第三,根据大数据工程师需要掌握的知识,您可能希望从以下六个方面入手:

1. Java语言基础:

Java开发简介,熟悉Eclipse开发工具,Java语言基础,Java过程控制,Java字符串,Java数组和类和对象,数字处理和核心技术,I/O和反射,多线程,Swing程序和集合类/p >

2,HTML,CSS和JavaScript

PC端网站布局,HTML5 + CSS3基础,WebApp页面布局,本机JavaScript交互功能开发,Ajax异步交互,jQuery应用

3. JavaWeb和数据库

数据库,JavaWeb开发核心,JavaWeb开发内幕

4. LinuxHadoopt系统

Linux系统,Hadoop离线计算大纲,分布式数据库Hbase,数据仓库Hive,数据迁移工具Sqoop,Flume分布式日志框架

5.星火生态系统

Python编程语言,Scala编程语言,Spark大数据处理,Spark-Streaming大数据处理,Spark-Mlib机器学习,Spark-GraphX图形计算

6,大数据分析 - AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备数据分析基础,数据可视化,Python机器学习,图像识别神经网络和自然语言处理社交网络处理。