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煤矿与大数据,数据科学与大数据技术好学吗?有哪些建议?


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大数据相关技术的学习需要一个系统的过程,另外还需要配合相关的项目,所以大数据的学习并不简单。大数据学习的内容分成三个大的部分,分别是计算机、数学和统计学,所以大数据的学习要以这些内容为主并辅助经济学、社会学、医学等学科。

大数据的学习要有一个完善的学习计划,可以按照以下步骤进行:

第一,算法基础学习。学习大数据要打好基础,这些基础以数学、统计学为主。

第二,搭建大数据平台。搭建大数据平台是进行功能实现和数据分析的基础,这个过程需要了解Linux操作系统,并且在Linux操作系统上搭建Hadoop平台、Spark平台。目前的大数据平台包括商用大数据平台大多都以Hadoop和Spark为基础,所以掌握这两个常见大数据平台的搭建是学习大数据的重要基础。

第三,学习编程语言。Java、Python、Scala、R等语言是目前比较常见的大数据编程语言,目前以Python和Scala应用较多,当然R和Java也有广泛的应用。有统计学基础的程序员更偏向于使用R语言,有Web开发经验的程序员更偏向于使用Java(我在头条上写了关于学习Java、Python和Scala的系列文章,想学习的朋友可以关注我的头条号,并查看相关文章)。

第四,在大数据平台上进行数据分析实验。数据分析是大数据开发的重点,数据价值化主要是通过挖掘和分析实现的。大数据分析以场景大数据分析为主,这个过程就需要算法设计和算法实现了。目前在算法实现的过程中,使用Python语言比较多,由于Python的库非常方便,所以Python广受程序员的欢迎。

大数据是我的主要研究方向之一,我目前也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以咨询我。

谢谢!

随着大数据技术的呼声只增不减,越来越多的人开始了对大数据技术的学习,在这里对参加大数据学习的同学提出几点建议!

1、应届生学习大数据

个人觉得应届生应该打好基础,大学本科一般都会开设数据结构,算法基础,操作系统,编译原理,计算机网络等课程。这些课程一定要好好学,基础扎实了学其他东西问题都不大,而且好多大公司面试都会问这些东西。如果你准备从事IT行业,这些东西对你会很有帮助。

至于学什么语言,我觉得对大数据行业来说,Java还是比较多。有时间有兴趣的话可以学学scala,这个语言写spark比较棒。

集群环境一定要搭起来。有条件的话可以搭一个小的分布式集群,没条件的可以在自己电脑上装个虚拟机然后搭一个伪分布式的集群。一来能帮助你充分认识Hadoop,而来可以在上面做点实际的东西。你所有踩得坑都是你宝贵的财富。

然后就可以试着写一些数据计算中常见的去重,排序,表关联等操作。

对于很多面试官来说,面试应届生就问你的基础,笔试大多是数据结构和算法方面的,如果你基础不错而且有一定的大数据方面的经验,基本上都会过。

2、对有一定编程工作经验想转行的,来学习大数据技术

主要考察三个方面,一是基础,二是学习能力,三是解决问题的能力。

基础很好考察,给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。

学习能力还是非常重要的,毕竟写Javaweb和写mapreduce还是不一样的。大数据处理技术目前都有好多种,而且企业用的时候也不单单使用一种,再一个行业发展比较快,要时刻学习新的东西并用到实践中。

解决问题的能力在什么时候都比较重要,数据开发中尤为重要,我们同常会遇到很多数据问题,比如说最后产生的报表数据对不上,一般来说一份最终的数据往往来源于很多原始数据,中间又经过了n多处理。要求你对数据敏感,并能把握问题的本质,追根溯源,在尽可能短的时间里解决问题。

基础知识好加强,换工作前两周复习一下就行。学习能力和解决问题的能力就要在平时的工作中多锻炼。

对大数据技术基础知识不扎实的同学,建议还是先掌握基础技术,外加一些简单的项目进行练习。

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