大数据开发共131条数据
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学大数据开发要掌握的基础知识有哪些？
大数据专业包含课程较多难度大对学习者的要求较高，从事大数据相关的岗位有平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘，不同的从业方向需要掌握的技能也不尽相同。
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2021-1-15 11:06:11
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大数据开发和大数据分析该怎么选择？
大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等，负责大规模数据的处理和应用，工作以开发为主与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值为企业业务发展提供支持。
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2021-1-15 10:09:54
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数仓模型设计有几种？分别是什么？
好的数仓项目应看架构以及所用到的模型，维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种小型数据仓库。
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2021-1-07 11:32:29
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学习大数据前应该了解什么？
大数据学习不能停留在理论的层面上，大数据方向切入应是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想。学习前一定要对大数据有一个整体的认识。
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2021-1-06 10:19:34
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大数据开发工程师招聘要求高吗？
大数据开发工程师该岗位对于技术要求较高，有一定的技术门槛。大数据工程师不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。
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2020-12-15 16:16:44
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大数据开发为什么要参加系统学习呢？
自从发展大数据产业被写入政府工作报告、BAT高薪聘请专业大数据人才之后，很多小白也开始纷纷转行进入大数据领域。很多的转型者都将参加培训机构看成是自己转型最高效的方式。
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2020-12-10 15:31:43
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什么人适合学习大数据开发？学大数据难吗？
有不少应届大学毕业生和0基础人群选择学大数据，但是要选择零基础的大数据培训班，从Java基础开始学习，由浅入深掌握离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容。
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2020-11-26 15:20:18
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大数据开发和软件开发哪个前景好？
大数据开发学习有难度，零基础入门要先学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，学习Hadoop、Spark、Storm等知识。软件开发工程师根据不同的学科从事的岗位也千差万别。
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2020-10-15 09:41:45
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大数据开发和大数据分析师到底有何区别？怎么分辨？
数据工程师建设和优化系统，专注于解决分析方面的问题；大数据分析师从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。两只之间有着本质的差别。
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2020-10-15 09:27:35
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学大数据技术与应用的女生多吗？适合吗？
随着人工智能的发展，对于大数据方面的人才需要越来越大，高校里面选择大数据技术的人不在少数，女生适不适合学大数据技术与应用这个问题跟女生适不适合学IT技术一样，没有性别限制，女生更适合数据分析方便的工作。
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2020-9-23 10:31:38
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推荐零基础学习大数据的10本经典图书
学习大数据并不是一蹴而就的事情，及时工作多年的开发工程师都需要不断的补充新鲜的知识内容。目前学习大数据知识可以通过视频和图书两种方式学习，视频的优势在于能够将老师的个人开发经验传授给学习者，而图书的优势在于能够随时翻阅，内容比较丰富。这里为大家推荐零基础学习大数据的8本经典图书，希望同学们能够通过不同的学习途径充分掌握大数据开发技能。
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2020-9-14 16:01:31
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大数据自学要多久？为什么零基础自学大数据那么久？
伴随着大数据时代的冲击，大数据开发相关的技术人才成为目前招聘市场炙手可热的高薪岗位，越来越多想要通过技术获得高薪工作的同学选择大数据技术方向。我们知道目前学习大数据可以通过自学或者参加培训两种方式，参加大数据培训一般5-6个月就可以掌握大数据技术，那自学大数据的话要多久呢？
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2020-9-14 15:56:48
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大数据开发工程师需要学习哪些知识点？
大数据开发工程师需要学习哪些知识点？大数据程序员需要有坚实的大数据技术理论基础、了解数据平台、掌握数据存储 HDFS、、日志解析及计算 MR、数据获取和预处理 Flume、结构化查询 Hive、数据获取和预处理 Sqoop、大数据调度框架Azkaban、Scala编程基础等相关知识。
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2020-9-03 14:13:34
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Python初学者为什么要选择Jupyter？
相信学习过编程的你，对于编译器肯定是不陌生的，一定使用过 Pycharm、VScode 等知名 IDE 工具，但今天本文要讲解的并不是这些，而是一款在 IT 界享誉盛名的神级 Web 编辑器——Jupyter，那么，Python初学者为什么要选择Jupyter呢？简单来讲，它不用安装，不用激活，功能强大，方便迭代更新！下面我们一起来了解一下Jupyter的起源、核心特点以及优势。
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2020-8-18 11:46:59
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Pandas如何分块处理大文件？
在处理快手的用户数据时，碰到600M的txt文本，用sublime打开蹦了，用pandas.read_table()去读竟然花了小2分钟，打开有3千万行数据。仅仅是打开，要处理的话不知得多费劲。解决方法：读取文件的函数有两个参数：chunksize、iterator。原理分多次不一次性把文件数据读入内存中。
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2020-8-14 16:16:47