分享至
近几年来，互联网不断飞速发展，越来越多的人加入大数据的学习之中。可谓是八仙过海，各显神通。加上很关键的一点，在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。
首先，目前市场上热门的大数据就业方向有大数据工程以及大数据分析。所以，学习方向当然也是朝着这两个方面。
大数据工程需要的是处理数据的定义、收集、计算与保存工作，所以大数据建设者们在设计和部署这样的系统时首先考虑的应该是数据高可用的问题，这段话可以理解为大数据工程系统需要随时地为分析系统提供数据服务。
大数据工程可以考虑掌握交互式数据分析框架，这里指的是Apache Hive或Apache Kylin这样的分析交互框架，或者从机器学习算法的原理来进行学习，看到机器学习的框架。
而大数据分析角色的定位于如何利用数据，可以理解成从大数据工程系统中接收到的数据之后，如何为企业提供数据分析，并且能够帮助到企业或者公司进行业务改善和提升服务水平的目的，因此对于大数据分析师来说，首要解决的问题是发现并且利用数据的价值，具体包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
