我打算學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。我剛剛完成了教程，但我有點困惑從開發(fā)人員的角度來看我需要關(guān)注哪些模塊。目前我正在研究java。我希望您的回復(fù)對我下一步的大數(shù)據(jù)之旅有所幫助。
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BIG陽
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首先，我建議先熟悉一下“大數(shù)據(jù)”這個術(shù)語，它有點浮夸且有爭議，它更像是一個營銷口號，而不是一個技術(shù)規(guī)范，涵蓋了廣泛的技術(shù)。
從那開始，我會嘗試確定哪個方面（物聯(lián)網(wǎng)、構(gòu)建/運行數(shù)據(jù)中心、etl/數(shù)據(jù)集成/倉儲、分析/統(tǒng)計/機器學(xué)習(xí)...）或者應(yīng)用的哪個領(lǐng)域（零售、生物信息學(xué)...）您感興趣，并且從就業(yè)角度來看這是合理的。我還會考慮您想要從事的技術(shù)堆棧（Scala、Python...）。
逆向工程工作機會可能是實際獲取該信息的一種方式。
數(shù)據(jù)科學(xué)家的配置文件（etl?+ 機器學(xué)習(xí) + 可視化）獲得了廣泛的接受并涵蓋了某些技能組合，也可以找到大數(shù)據(jù)分析師和投標(biāo)數(shù)據(jù)工程師，但可以說其配置文件定義不那么明確。
如今，人們可以在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域獲得完整的 MSC（這是對它的個人評價），但也許你也可以通過一條不那么奇特的路線踏入大門。培訓(xùn)的質(zhì)量可能參差不齊，我發(fā)現(xiàn) Andy Ngs 的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)（大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）MOOC 令人驚嘆，來自 EPFL-Scala 方面的所有內(nèi)容（如果你想走這條路）在技術(shù)上都非常出色，而且從演示來看好的（我嘗試使用 Scala 和 Spark 進行大數(shù)據(jù)分析）。
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