小編帶大家來分析一下，零基礎入門學習大數據可以從事哪些工作呢？ 2018年隨著當代信息技術的迅猛發展，大數據在人們的工作、生產、生活、學習、娛樂等方面，人們想開始學習大數據的時候，最常問我的問題是，“我應該學Hadoop(hadoop是一款開源軟體，主要用於分散式存儲和計算，他由HDFS和MapRe ...
小編帶大家來分析一下，零基礎入門學習大數據可以從事哪些工作呢？
2018年隨著當代信息技術的迅猛發展，大數據在人們的工作、生產、生活、學習、娛樂等方面，人們想開始學習大數據的時候，最常問我的問題是，“我應該學Hadoop(hadoop是一款開源軟體，主要用於分散式存儲和計算，他由HDFS和MapReduce計算框架組成的，他們分別是Google的GFS和MapReduce的開源實現。由於hadoop的易用性和可擴展性，因此成為最近流行的海量數據處理框架。),分散式計算，Kafka(Kafka是由LinkedIn開發的一個分散式基於發佈/訂閱的消息系統),NoSQL(泛指非關係型的資料庫)還是Spark(Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處)?”
而我通常只有一個答案：“這取決於你究竟想做什麼。”
與大數據相關的工作?
(1)大數據系統研發工程師：負責大數據系統研發工作，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責集群的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的集成。
(2)大數據應用開發工程師：負責搭建大數據應用平臺、開發分析應用程式。他們熟悉工具或演算法、編程、包裝、優化或者部署不同的MapReduce事務。他們以大數據技術為核心，研發各種基於大數據技術的應用程式及行業解決方案。
(3)大數據分析師：運用演算法來解決分析問題，並且從事數據挖掘工作。他們最大的本事就是能夠讓數據道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發數據產品，推動數據解決方案的不斷更新。
(4)數據可視化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示數據中的複雜信息，幫助企業更好的進行大數據應用開發，發現大數據背後的巨大財富。
你適合大數據什麼方向呢?
現在我們已經瞭解了行業中可供選擇的職業種類，讓我們想辦法來確定哪個領域適合你。這樣，我們才能確定你在這個行業中的位置。通常來說，基於你的教育背景和行業經驗可以進行分類。
例1：“我是一名電腦科學畢業生，不過沒有堅實的數學技巧。”
你對電腦科學或者數學有興趣，但是之前沒有相關經驗，你將被定義為一個新人。
例2：“我是一個電腦科學畢業生，目前正從事資料庫開發工作。”
你的興趣在電腦科學方向，你適合電腦工程師(數據相關工程)的角色。
大數據學習之路
核心是，大部分大數據技術都是用Java或Scala編寫的。但是別擔心，如果你不想用這些語言編寫代碼，那麼你可以選擇Python或者R，因為大部分的大數據技術現在都支持Python和R。
因此，你可以從上述任何一種語言開始。我建議選擇Python或Java。
接下來，你需要熟悉雲端工作。這是因為如果你沒有在雲端處理大數據，沒有人會認真對待。請嘗試在AWS，softlayer或任何其他雲端供應商上練習小型數據集。他們大多數都有一個免費的層次，讓學生練習。如果你想的話，你可以暫時跳過此步驟，但請務必在進行任何面試之前在雲端工作。數據學習資料分享群119599574 不管你是小白還是大牛，小編我都挺歡迎，今天的源碼已經上傳到群文件，不定期分享乾貨，包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大數據開發和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小伙伴。
