若只是初見good2017-10-12 00:03:57其實很多人提到了傳統挖掘工具在沒落的事，其實應該算是的吧，畢竟目前網際網路產生資料的速度確實有點快。當然，所謂大資料很多時候確實也有點難虛，但不管怎麼樣，資料的思維是在不斷地強化的，從過去拍腦袋決定，過渡到逐漸以資料為依據理性的做決策，是有這個趨勢的。所以，熟悉資料的處理流程，以資料的思維去思考問題，總是比較正確的方向的。再次強調一個事就是，其實在目前這種情況下，任何語言、框架什麼的都是比較次要的，重要的是解決問題的模式，其次是快速學習的能力，因為這個領域變化太快，需求有足夠的能力補充：大資料領域很多細分的崗位：大資料分析師、資料開發工程師、資料探勘工程師、甚至是爬蟲工程師。分別解決資料統計分析報表類問題、平臺運維資料開發問題、資料深度挖掘類問題、資料來源獲取問題等，其實還有，就不細說了。資料分析類的偏SQL，當然也會經常用到一些指令碼語言進行資料的加工啊，等等，其中當然也包括python，這裡用java的少。資料開發工程師，基本屬於硬開發類了，由於大資料框架大多java，所以這也是java這在這裡流行的原因。資料探勘，傳統類的資料探勘，python是大愛，但是在分散式模式下，其實python的侷限性還是蠻大的，一些分散式機器學習庫，例如spark mllib啊之類的，之類用python其實就是乏力了。最後爬蟲這塊，可能很多人不認可他是屬於大資料的，但是可以查一下目前其實爬蟲與資料領域結合是越來越緊密了，最起碼我司爬蟲是屬於資料團隊的，而爬蟲基本也屬於python的天下了，當然java爬蟲也是有滴。最後，不管怎麼說，大資料領域語言只是其中一環，還有很多東西，而且對於任何老司機來說，語言更是次要的如果是資料開發，java。如果是資料探勘類的，可以從python入手。