程序员如何快速转行大数据
2018-5-9 14:34 |
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数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都缺少数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。想必，这也是大数据培训行业这么火的原因了！
对于程序员来说，如何才能快速转行赶上大数据这辆高铁呢？ 加米谷大数据为大家整理了Ofer Mendelevitch自己的观点。 Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家，以下是他对不同人群给出的具体建议： Java程序员 作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。另外还需要学习使用R和Matlab等建模工具，此外WEKA、Vowpal
Wabbit和OpenNLP等库也为大多数常见算法提供了经过验证的实现方法。 如果你还不太熟悉Hadoop，也可以选择加米谷大数据带你入行！ Python程序员 如果你是Python程序员，对软件开发和脚本编写一定很熟悉，也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。 Python对数据科学应用的支持很好，尤其是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn, IPython等用于探索性分析的库，在处理大型数据集方面，多学些Hadoop及其与Python的流式集成。 统计学从业者 如果你有统计学或者机器学习的背景，对于R、Matlab和SAS等工具一定非常熟悉，对于很多机器学习算法都有很成熟的实现方法。但是，这些工具通常被用于做数据勘探和模型开发，很少单独用来开发产品级的数据产品。显然，熟悉一门现代编程语言，例如Java是你的首要任务。 业务分析师 如果你的背景是SQL，那么说明你已经跟数据打交道很多年了，你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。Hive能让你以你熟悉的SQL语言访问Hadoop上的大数据集，因此是你步入大数据殿堂的首选。 总结 通向大数据之路不可能一帆风顺，你必须学习很多新规则和最少一门编程语言，更重要的是还要积累实战经验（加米谷大数据培训机构所有项目均来自真实企业的真实项目）。这些都需要时间、精力以及金钱投入，但最终你会发现一切都物超所值。 |
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