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大数据培训哪个职位容易些?

2017-12-13 11:47:09来源:

原标题:大数据培训哪个职位容易些?

大数据分为两个大的方向,大数据开发和大数据分析,相较而言大数据开发难度更高点,因为涉及到的编程要求比较高;而大数据分析则偏向于分析方向,对于编程要求较低,相较而言学习难度也低一点。

那么对于大数据的几大行业中,哪个大数据培训职位更容易些?下面我们对几个主流的大数据职位进行分别的分析,找出门槛较低的大数据职位。

目前主流的大数据职位有:数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理,下面从角色任务,必备语言,技能和特长三个方向来分析学习难易程度。

数据科学家

角色/任务:清洗,管理和组织(大)数据

必备语言:R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark

技能和特长:分布式计算、预测模型、故事讲述和可视化、数学\统计,机器学习

从上面来看,数据科学家需要掌握的技能较高,学习有一定的门槛。

数据分析师

角色/任务:收集,处理和执行统计数据分析

必备语言:R, Python, HTML,Jav,C/C++,SQL

技能和特长:电子表格工具(例如Excel)中、数据库系统(SQL和基于NO SQL)、通信可视化、数学,统计,机器学习

从需要掌握的技能要求来看,数据分析师相较而言入门的门槛较低,适合大多数人学习。

数据架构师

角色/任务:创建数据管理系统进行整合,集中,保护和维护数据源

必备语言:SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK

技能和特长:数据仓库解决方案、深入了解数据库体系结构、提取thansformation和加载(ETL),电子表格和BI工具、数据建模、系统开发

谈到架构师,一般来说整体的技术水平要求比较高,有一定的入门门槛。

数据工程师

角色/任务:开发,建设,测试和维护架构(如数据库,以及较大规模的处理系统)

必备语言:SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl

技能和特长:数据库系统(SQL和基于NO SQL)、数据建模ETL工具、数据API、数据仓库解决方案

数据工程师,因为对于开发这边的要求较高,所以学习门槛也不低。

统计学家

角色/任务:收集,分析和解释,定性和定量的数据统计理论和方法

必备语言:R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL

技能和特长:统计理论方法、数据挖掘机器学习、分布式计算(Hadoop的)、数据库系统(SQL和基于NO SQL)、云计算

统计学家对于数理统计这块要求较高,同时要掌握不少的编程开发工具的使用,所以学习要求也不低。

综合以上的来看,数据分析师这个职位比较容易些,想要更多大数据分析的内容,可以查看这里《大数据分析课程介绍》

本文转载自http://hadoop.aura.cn/zixun/meiwen/6994.html。

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