大数据开发与分析

㈠ 大数据开发和数据分析有什么区别

1、技术区别

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。

在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。

在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

3、数据存储不同

传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。

4、数据挖掘的方式不同

传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

㈡ 大数据分析与大数据开发是什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，
数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data
analyst这种职位吧，而且现在Hive
Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
1.
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
2.
应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果......
大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
3.
分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。

㈢ 大数据开发和大数据分析学哪个比较好

大数据开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。大数据开发工程师主要工作：开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;

大数据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。数据分析师主要工作，收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力;

零基础学习的话，建议你充分结合自身情况，看自己在哪个方向更感兴趣，更具有天赋，从而选择对应的方向进行学习。

㈣ 大数据分析与大数据开发

您好：大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的专场景众多属，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。
大数据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。
大数据开发工程师：
开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
数据分析师：
收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力；

㈤ 大数据开发和大数据分析哪个好学

这两个是相关专业 有一定的关联性 数据分析应该比数据开发好学！

㈥ 北大青鸟java培训：大数据开发常见的9种数据分析

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是山东北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1.分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。
2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。
数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。
相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。
5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。
6.统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。
7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。
与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。
复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。
因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。
8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。
数据压缩分为有损压缩和无损压缩。
9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。

㈦ 大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高

大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市蚂蔽场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，闷郑州高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维&云计算方向
市场需丛态求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师

㈧ 大数据开发和大数据分析到底有何区别

要说现阶段，IT互联网最火的技术是啥，那绝对是人工智能和大数据没差了！人工智能好理解，但大数据又被分为了大数据开发和大数据分析两大类目，让不少人一头雾水，甚至可能因此入错了行！
方法/步骤
就业方向不同
1、大数据开发工程师
分两种：
第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
2、大数据分析师
分两类：
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。
就业前景和薪资不同
1.大数据开发
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；
大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
2.大数据分析
大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
适合人群不同
1.大数据开发
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，适合有一定的开发基础，或者0基础但是对于新东西能够快速掌握。
2.大数据分析
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
所以，如果是非理工科出身，编程能力弱一些，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。

㈨ 大数据开发与数据分析有什么区别

大数据开发主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。大数据分析主要是运用相关技术对数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

㈩ 大数据分析与大数据开发是什么

.大数据分析比较侧重于在千万复杂的数据当中提取精华，也就是提取本身平台或需求指定相关的数据。2.大数据开发可以理解为数据的采集和数据的获得