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大数据分析和大数据研发的区别?(大数据开发和分析的区别)
我将从四个方面说一下二次的区别:技术区别、薪资区别、数据存储不同、数据挖掘的方式不同
(文章摘要:360问答 作者:adl6f0jv63o)
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。
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。
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。
数据挖掘额方式不同: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。
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