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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了大專生轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)Java大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
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大專生轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)Java大數(shù)據(jù)？
，謝謝你的邀請。我 我從事大數(shù)據(jù)及相關(guān)行業(yè)，身邊很多人都是科班出身。他們的學(xué)歷包括大專、本科和碩士。;s學(xué)位，甚至我 幾年前我遇到一個中專學(xué)歷的人！說說我的想法，僅供參考。
首先，大數(shù)據(jù)這幾年特別火爆，也帶來了大量的工作。大數(shù)據(jù)的價值越來越明顯，尤其是人工智能的發(fā)展和即將到來的5G，都離不開大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)！所以選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，對以后的發(fā)展還是挺好的。但同時也要明確一些問題！
一、確定方向:大數(shù)據(jù)是個大概念。你必須知道他有哪些部分，你要為你以后的就業(yè)選擇哪個方向。一般來說，大數(shù)據(jù)可以分為三個方向:大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。大數(shù)據(jù)開發(fā)就是我們通常所說的hadoop、spark等一系列生態(tài)圈。要學(xué)習(xí)這個，首先要學(xué)習(xí)JAVA。還有數(shù)據(jù)分析。你不 不需要學(xué)JAVA，但是要學(xué)另一門語言Python或者R，還需要會Excel和BI工具。最后是數(shù)據(jù)可視化，這是基于前端的，所以學(xué)習(xí)一些前端的知識，然后用echart，hchart等。實現(xiàn)可視化界面！所以我們要區(qū)分。
第二，不管是培訓(xùn)還是自學(xué)，培訓(xùn)花費很大，但是有學(xué)習(xí)的環(huán)境和氛圍，有指導(dǎo)。如果沒有基礎(chǔ)，建議培訓(xùn)。如果自學(xué)需要很強的自制力，很容易半途而廢！對自己來說，學(xué)歷有限。如果你的專業(yè)知識不夠好，就很難就業(yè)！
第三，近幾年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就業(yè)不樂觀，各大公司都在裁員，所以在另找工作的過程中可能會有挫折。但是，如果你學(xué)得好，很多公司都愿意用！一般來說，it 大學(xué)生學(xué)大數(shù)據(jù)沒問題。
最后建議工作后讀個本科，無論是工作還是未來發(fā)展都是不錯的選擇。如果有什么不同的想法，歡迎回復(fù)評論，一起討論。
1-@ .com1:數(shù)據(jù)量大(體量)
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模增長導(dǎo)致數(shù)據(jù)集不斷膨脹。數(shù)據(jù)單位從GB到TB再到PB，甚至開始用
請闡述數(shù)據(jù)實時計算的基本處理流程？
第一步:收集大數(shù)據(jù)是指使用多個數(shù)據(jù)庫接收來自客戶端(Web、App或傳感器表單等)的數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進行簡單的查詢和處理。在收集大數(shù)據(jù)的過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是高并發(fā)數(shù)。因為可能有成千上萬的用戶同時訪問和操作，所以需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫來支持。步驟2:導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是要想有效的分析這些海量數(shù)據(jù)，就要把這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入到一個集中式的大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲集群中，我們可以在導(dǎo)入的基礎(chǔ)上做一些簡單的清理和預(yù)處理工作。
導(dǎo)入預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，每秒的導(dǎo)入量往往達到數(shù)百兆甚至千兆。
第三步:統(tǒng)計/分析
統(tǒng)計分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集群對存儲在其中的海量數(shù)據(jù)進行分析和分類，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。
這部分統(tǒng)計分析的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及大量數(shù)據(jù)，會占用大量系統(tǒng)資源，尤其是I/O。
第四步:挖掘。
一般來說，數(shù)據(jù)挖掘不會。;t沒有任何預(yù)設(shè)的主題，主要是對已有數(shù)據(jù)進行基于各種算法的計算，以達到預(yù)測的效果，從而實現(xiàn)一些高層次的數(shù)據(jù)分析需求。
這個過程的特點和挑戰(zhàn)是，用于挖掘的算法非常復(fù)雜，計算中涉及的數(shù)據(jù)量和計算量非常大。常見的數(shù)據(jù)挖掘算法主要是單線程。
3-@ .com10086大數(shù)據(jù)，又稱 "移動大數(shù)據(jù) "，是附著在大量用戶身上的大數(shù)據(jù)，包括的上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、通話行為數(shù)據(jù)、通信行為數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)特征分析、消費行為分析、地理位置、終端信息、興趣愛好、生活行為軌跡等數(shù)據(jù)的存儲和分析。
"移動大數(shù)據(jù) "不僅能實時抓取精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，還能構(gòu)建完整的用戶畫像，用行業(yè)標(biāo)簽標(biāo)注精準(zhǔn)用戶數(shù)據(jù)。比如實時抓取的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，還會進行諸如:地域、性別、年齡、終端信息、網(wǎng)站訪問量、400/固話通話時長等維度的篩選。比如用戶近期經(jīng)常訪問裝修相關(guān)的網(wǎng)站，或者使用下載裝修。相關(guān)app，撥打接聽與裝修相關(guān)的400/固話進行咨詢，會被貼上裝修行業(yè)的精準(zhǔn)標(biāo)簽，其他行業(yè)也是如此。
網(wǎng)站欄目：大數(shù)據(jù)實時計算（大專生轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)Java大數(shù)據(jù)）
標(biāo)題來源：http://www.dlmjj.cn/article/cccihcg.html
