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java和大数据学习哪个发展更好?Java转行大数据难吗?
作为大数据行业的从业者,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
首先,大数据是一个产业领域,而J***a则是一门具体的编程语言,大数据涵盖的内容非常丰富(以数据为中心),包括的工作岗位也非常多。从目前IT行业的发展趋势来看,学习大数据方向是个不错的选择。J***a语言目前也是大数据领域的常见编程语言之一,所以学习大数据和学习J***a并不冲突,完全可以同时学习。
大数据相关技术已经趋于成熟,当前大数据正处在落地应用的初期,作为产业互联网的核心技术之一,未来大数据在广大的传统行业有大量的发展机会。对于开发人员来说,大数据岗位主要集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位上,不同的岗位需要具备不同的知识结构,其中J***a语言的适用性还是比较普遍的,在大数据平台研发、大数据应用开发等岗位有广泛的使用。因此,学习大数据相关技术从J***a语言开始学起是比较常见的选择,当前大数据领域的不少开发人员都是从学习J***a开始的,也有不少J***a程序员转向了大数据开发领域。
在学习大数据的过程中通常都会学习Hadoop平台,Hadoop平台自身就是***用J***a语言开发的,所以在Hadoop平台下***用J***a语言是比较常见的选择。由于Hadoop平台自身的生态体系逐渐完善(Ambari、Cassandra、Chukwa、Hbase、Hive、Mahout、Pig、Tez、ZooKeeper等),所以在大数据领域基于Hadoop平台的应用也非常多,目前不少商用的大数据平台也是基于Hadoop平台开发的。
从学习难度上来说,大数据需要具备一定的数学和统计学基础,但是完全可以在学习大数据的过程中逐渐补齐相关的知识结构,所以虽然有一定难度,但是完全可以克服。从学习时间上来看,学习大数据要相对长一些,通常需要3到6个月能够入门。
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。
如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
大数据发展更好一些,目前大数据,人工智能等炒的热火朝天的,况且大数据很多框架都是以J***a为基础的,如果你有J***a基础的话,转行大数据还是一个蛮不错的选择的。
加油鸭~~
想学这个其实并不难,前期你可以自己注册一个百度推广账户,不懂操作的话,可以去百度营销网站去学习一下,那里面有很多关于百度推广的实操和理论知识非常的全面,包括关键词的整理思路,创意撰写的精髓,如何出价,怎样修改匹配模式,而且自己注册一个百度推广账户是免费的,你可以在后台 边操作边学习。
从当前人才市场的情况来讲,同级别的大数据工程师会比j***a开发工程师高5到10k的月薪。所以如果单从收入来讲,目前大数据工程师会比j***a工程师更优。(2018年上半年,我设计相关JD及薪资时,根据boss、拉勾及一对一猎头公司所得到的数据)
但我所面试过的大数据架构师,绝大多数是从j***a开发转行过去的,原因很简单,大数据架构师的第一个必要条件是:精通hadoop系列组件,能熟练地开展二开工作。而hadoop系列组件是基于j***a语言开发的。所以如果你不懂j***a,肯定与大数据架构师岗位无缘。
大数据领域其他一些岗位在不精通j***a的情况下,也是可以做的,比如爬虫开发、ETL开发可以不用j***a语言,但招聘相关岗位时,会以熟悉j***a开发为加分项;而数据挖掘、深度学习、数据可视化等偏向业务和数据处理,精通SQL、[_a***_]即可。
而笔者作为j***a企业级开发方向毕业成绩第一名的本科生没有走上j***a方向;作为大数据平台的产品负责人,也没有走大数据工程师方向,而是选择了能与这两类人高效协作的大数据产品经理,原因不是前二者不好,而是自己的“职场基因”驱使,自我定义使然。
任何时候,学会从自我定义、动力、能力、学习习惯、***、已经掌握的职场能力这六大维度去问自己,我想成为什么样的人?我现阶段最需要什么?我是否具备了满足需求的能力?我的学习习惯是否需要根据我需要掌握的能力进行调整?除了我自身能力提升还需要积累哪些其他***?
做最适合自己的,才容易成功,才能在职场上获得更多快乐。
回到主题,在不明确自己真正想要什么,并且对二者都感兴趣的情况下,精力允许的情况下,不妨二者都系统地学习下理论和参与一些实战,等精力不够的时候再做选择,这样可能会辛苦一阵子……但如果你没有尝试过就放弃了其中一个,后面遇到不顺,会让你质疑今天听信别人的议论,责备自己的决策……
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