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互联网技术开发人员转行大数据,哪些因素需要考虑?

作者:梦蝶云运营团队 2019-04-15 00:00:00

大数据 转行

大数据人才需求急切,高薪酬、福利制度,因而改行的大数据的人也越来越多,那么针对某些一般技术开发者,在开展改行大数据开发时有什么必不可少的考虑因素呢?

关于从事一个行业的标准,简单点的方法莫过于从求职网站上查阅信息,后面就是对于于大数据行业的某些岗位标准,而这也是改行大数据人务必要考量的。

1、丰富的数据开发经验,对数据处理、数据建模、数据统计分析等有深刻认识和实践经验。

2、熟知SQL,有相应的SQL性能提高经验。

3、灵活运用Java语言,MapReduce编程,脚本语言Shell/Python/Perl之一。

4、业务判断力强,对数据、前沿技术灵敏,对云计算、大数据技术全心投入。

5、深层次了解Map-Reduce模型,对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据储存与运算平台有社会经验。

这五点要素并意味着所有,仅仅为大家罗列出一些基本的技能,但这也可以给某些转行者提供一些方向。

针对技术人员改行大数据,较为常见的是java人员的改行,毕竟有着了java基础,改行会更快些。大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的,因此Java程序员往大数据开发方向改行从语言环境上更加畅顺,其它许多基于大数据应用框架也是Java的,因此在许多大数据项目里掌握Java语言是有一定优越性的。当然,hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎,针对绝大多数企业来讲,并不需要对这一引擎进行更改。此刻除了熟知编程,你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的某些知识。特别是在是往数据挖掘工程师方向转型,则你须要把握大量的算法有关的常识。下边我们不妨给出一个java转行大数据的学习线路图,希望可以推动你更为迅速的转型。

第一步:分布式计算架构

把握hadoop和spark分布式计算结构,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习有关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步:算法和工具

学习掌握各类数据挖掘算法,如归类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,灵活运用一门数据挖掘编程工具:Python或是Scala。现阶段主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,你也可以从学习这些接口和脚本语言着手学习这些算法。

第三步:项目实践

可以从网站找一些相关的项目,或是比赛等,当然,参加实习也是一个很好的选择。

拥有java基础虽然可以让你更为迅速的掌握大数据,可是,维持一颗谦逊的心,才可以让你真正的变成一名大数据人才,毕竟大数据并不只是java可以支持的,所学习的东西依然有许多。过头的自信是许多java开发人员改行失败的缘由。

年纪不是问题,许多在技术岗位从业数年的人开始改行大数据,他们考虑最多的就是年龄,毕竟三十多岁的年纪,假如改行失败,那么所造成的影响很大。其实,这一点并不是没法解决,关键是看你如何去对待转行,三十岁你的职场之路也只是是开始了一小段,后面你还有很多的路要走,因此,既然你想要学,那么不妨给自己一个机会。学可能有概率不成功,可是不学那么永远不会成功。老年大学都在全国开展了,而你在而立之年还有什么可顾虑的。

其实,普通技术人员转行大数据的优越性有许多,超越了0基础的瓶颈,你将能迅速的弄懂大数据,并且,多年的职场经验,也可以让你在未来的发展中走的更长。如今大数据正起步,将来的前景终将十分巨大,一般人员改行大数据开发也必将会变为一波不小的趋势。


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