一、大数据开发是干什么的?如何去学？就业前景如何？
大数据开发作为信息技术行业的重要领域，主要职责涉及大数据挖掘、数据清洗、数据建模以及大数据应用的开发与优化，旨在结合大数据可视化分析，挖掘有价值的数据，为企业的业务发展提供有力支持。开发工程师在这个领域通常专注于建设和优化大数据系统，他们需要对理论和技术有深入的理解。目前，大数据开发领域的薪资水平相当可观，经验丰富的工程师薪资在40万至160万元之间，顶尖人才甚至年薪过百万。
学习大数据开发，首先需要掌握Java语言的基础，这通常需要约3个月的时间。接下来，深入学习大数据技术体系，主要包括Hadoop、Spark、Storm等分布式计算框架，这些都是大数据开发的基础。大数据场景应用也是学习的重点，涉及金融、交通、教育、餐饮等多个领域，学习这些领域知识能更好地理解和应用大数据技术。
大数据开发的学习路径可以分为三个阶段。第一阶段重点是学习Linux、Hadoop生态体系的基础知识和原理，包括Python编程、Hadoop离线计算、Hbase、Flume、Zookeeper、Kafka、Spark等技术。第二阶段则深入分布式计算框架，学习Spark、Storm或Flink等生态体系，涵盖Scala编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark Mllib、Hive、Hbase实战等。最后阶段侧重于数据挖掘与机器学习，包括结巴+隐马尔科夫、维特比算法、Spark实现用户推荐系统、决策树、随机森林、GBDT、支持向量机、神经网络与深度学习、word2vec、ALS算法、K-means、贝叶斯等技术。
学习大数据开发并不需要深厚的数学知识，主要关注编程技术和数据处理方法。然而，对数学和统计学的基本理解是有帮助的，尤其是在数据挖掘和机器学习方面。在就业前景方面，大数据人才需求量巨大，一线城市的大数据开发岗位年薪可达30万元，与人工智能、云计算、电商、旅游、物流等行业的融合将更加深入，未来发展空间广阔。
大数据开发工程师的岗位职责包括构建分布式大数据服务平台，参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询等系统的开发工作，以及服务业务需求、优化系统性能等。岗位要求通常包括计算机或相关专业学历、熟练的编程技能（如C++、Java、Scala、Python）、对分布式系统有深入理解、具备大规模系统开发与维护经验、良好的沟通协作能力和分享精神。此外，对于熟悉Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch、github等系统的工程师，将更具竞争力。
适合学习大数据开发的人应具备较强的学习能力、对技术有浓厚的兴趣、具备良好的团队合作精神和解决问题的能力。此外，对数据敏感、能够快速适应新技术、对行业有深入理解的人将更有可能在大数据领域取得成功。
二、大数据开发是干什么的?如何去学?就业前景如何?
大数据开发是一个广泛且深入的领域，主要涉及数据的收集、处理、分析以及利用。在这个领域，专家们运用铅亏粗各种技术手段来挖掘数据中的潜在价值，帮助企业或组织做出更明智的决策。大数据开发不仅需要深厚的技术功底，还要求从业者具备良好的问题解决能力和项目管理能力。
在学习大数据开发的过程中，首先要明确自己的目标和路径。如果你是计算机或大数据相关专业的学生，可以参考在线课程和专业书籍，如知乎上的相关文章。这些资源提供了校招时所需的基础知识准备，如算法与数据结构、操作系统、计算机网络等，以及面试时需要掌握的核心技能。同时，应关注各大厂的面试经验和技巧，如如何系统化备战笔试和面试。
如果你是从其他领域转行至大数据开发，需要谨慎考虑，并结合自身的实际情况综合判断。IT行业确实薪水较高，但是否适合你个人，需从多个维度考量。空尘考虑到当前大环境较差，转行需更加审慎。转行前，建议通过专业评估来确定自己是否适合大数据开发领域，以及适合从哪个方向入手。自学可能遇到瓶颈，建议选择参加专业培训，这类短期突击式学习更加高效，能够快速掌握企业实际需要的技术。
至于就业前景，大数据行业虽然面临一些挑战，但依然保持了较高的增长速度。随着数据驱动决策成为主流趋势，大数据开发人员的需求持续增长。了解行业动态，关注薪资调研，可以提供更准确的就业前景预估。大数据行业薪资分布广泛，具体薪资水平受多种因素影响槐镇，如行业、地区、企业规模等。对于职业规划，免费答疑解惑和职业规划服务是一个不错的选择，它们能够帮助你更好地理解行业趋势，制定合理的职业路径。
三、大数据分析与大数据开发是什么
开发与分析，若分开探讨，开发则聚焦于数据，而分析则侧重工程。
类比炒菜，开发人员像是掌握火候、翻炒的厨师，侧重工具与技术的运用。分析人员则如同调制调料、把控烹饪细节的大师，注重菜品的口感与风味。大数据开发与大数据分析有何区别？
开发工作侧重于构建、设计与实现数据系统，包括数据库构建、数据模型设计、数据处理工具的开发等。开发人员需对编程语言、数据结构、算法等方面有深入理解，旨在构建高效、稳定的系统以存储和处理海量数据。
分析工作则侧重于数据的挖掘、解释与应用。分析人员需熟练掌握统计学、机器学习、数据可视化等技术，对数据进行深入分析，提取有价值的信息，帮助企业决策或解决问题。分析过程不仅包括数据清洗、特征工程等预处理步骤，还涉及模型构建、结果解释与可视化呈现。
开发与分析虽分工不同，但二者相辅相成。开发提供基础设施与工具，支撑分析工作的高效进行；分析则通过数据洞察推动业务发展与创新。因此，大数据领域的成功，往往离不开开发与分析的紧密协作与相互促进。
