大數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，培訓學哪個好？

      大數(shù)據(jù)行業(yè)能細分為大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等等領域，每個領域都有自己不同的工作目的，今天小千就來給大家介紹一下大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析崗位的相同不同點，介紹完之后你再考慮哪一個適合你就去培訓哪個方向就可以啦。

      大數(shù)據(jù)行業(yè)

      顧名思義大數(shù)據(jù)是一個以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生成流程從數(shù)據(jù)的生命周期的傳導和演變上可分為這幾個部分：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

      數(shù)據(jù)通過各種軟件收集，通過云數(shù)據(jù)中心儲存，通過數(shù)據(jù)科學家或行業(yè)專家建模和加工，最后數(shù)據(jù)分析找到大量看似不相關數(shù)據(jù)背后的因果關系，這些因果關系的意義會讓人們在各個方面可以推測未來，減少試錯成本，降低風險，解放生產(chǎn)力。

      大數(shù)據(jù)開發(fā)

      大數(shù)據(jù)開發(fā)屬于大數(shù)據(jù)行業(yè)的一個方向，顧名思義大數(shù)據(jù)開發(fā)更加注重的開發(fā)能力，也就是說你需要有處理代碼的能力，服務器端的開發(fā)、數(shù)據(jù)庫端的開發(fā)、呈現(xiàn)與可視化人機交互等銜接數(shù)據(jù)載體和數(shù)據(jù)加工各個單元以及用戶的功能落地與實現(xiàn)。

      你需要學習的大數(shù)據(jù)開發(fā)工具有很多，數(shù)據(jù)庫開發(fā)：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。數(shù)據(jù)流工具開發(fā)：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。數(shù)據(jù)前端開發(fā)：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。數(shù)據(jù)獲取開發(fā)：關鍵詞有爬蟲、分詞、自然語言學習、文本分類等。

      大數(shù)據(jù)分析

      大數(shù)據(jù)分析更加注重的數(shù)據(jù)處理和分析能力，負責數(shù)據(jù)指標的建立，數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和聯(lián)系，數(shù)據(jù)的深度挖掘和機器學習，并利用探索性數(shù)據(jù)分析的方式得到更多的規(guī)律、知識，或者對未來事物預測和預判的手段。

      大數(shù)據(jù)分析方向需要使用到的工具也有很多，數(shù)據(jù)庫應用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。數(shù)據(jù)加工：ETL、Python等。數(shù)據(jù)統(tǒng)計：統(tǒng)計、概率等。數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、回歸分析、聚類、分類、協(xié)同過濾等。

      其實大數(shù)據(jù)整個行業(yè)中，大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析都互相離不開彼此，缺少任何一環(huán)都無法進行下去，所以無論你選擇哪個方向只要你能學得好都是能夠找到高薪的工作的，更重要的是哪個適合你，建議都去了解一下。

      以上就是大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析的區(qū)別介紹了，最后歡迎大家來千鋒大數(shù)據(jù)培訓班了解我們的大數(shù)據(jù)培訓課程，包含了大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的全部課程，現(xiàn)在咨詢還能免費領取學習資料，快來了解一下吧。