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1.大數(shù)據(jù)學習從哪里開始

學習大數(shù)據(jù)從需求來看的話有偏技術型的也有偏業(yè)務型的，偏技術的型的有大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師大數(shù)據(jù)分析挖掘工程師數(shù)據(jù)工程師，業(yè)務型的有商業(yè)數(shù)據(jù)分析等。下面的學習資源基本上都涵蓋了，大數(shù)據(jù)的基礎學習要從數(shù)據(jù)獲取與清洗到數(shù)據(jù)分析與建模，結(jié)果整理驗證可視化輸出結(jié)果交流決策來學習，有關于數(shù)據(jù)相關的學習*步要從Mysql數(shù)據(jù)開始學。

2.大數(shù)據(jù)工程師

大數(shù)據(jù)工程師是一種高級技術職位，專門負責處理海量數(shù)據(jù)并提供數(shù)據(jù)分析和解決方案，他們需要熟練掌握大數(shù)據(jù)技術，如Hadoop、Spark、Hive等，并具有良好的編程數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫管理能力。他們需要與不同*的團隊合作收集和分析數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可行的商業(yè)策略和決策，他們的工作有助于企業(yè)提高效率降低成本提高競爭力。

3.大數(shù)據(jù)技術主要學什么內(nèi)容

學習大數(shù)據(jù)技術主要包括以下方面，數(shù)據(jù)管理和存儲技術（如SQL、NoSQL）數(shù)據(jù)采集和清洗技術（如ETL），數(shù)據(jù)處理和分析技術（如Hadoop、Spark）數(shù)據(jù)可視化和報告技術，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)安全和隱私保護，分布式計算和集群管理編程語言（如Python、Java），統(tǒng)計學和數(shù)學基礎。此外了解大數(shù)據(jù)應用于不同行業(yè)領域的案例和實踐也是重要的，不同技術和工具的選擇取決于需求和實際應用場景。

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