向大數據行業學習？數據存儲和管理？大數據從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。是阿帕奇寫的？Foundation開發的開源軟件框架用於在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。？顯然，存儲大數據所需的大量信息非常重要。但更重要的是，需要有壹種方法將所有這些數據集中到某種信息/管理結構中，以產生洞察力。所以大數據的存儲和管理才是真正的基礎，沒有這樣的分析平臺是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。？二、數據清洗？在企業能夠真正處理大量數據以獲得洞察信息之前，它需要清理、轉換數據並將其轉化為可以遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要清理或轉換。？在這個時代，數據清洗變得更加必要，因為數據可以來自任何地方:移動網絡、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被“清理”產生觀點，所以壹個好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來幾年，有效清洗的數據將被視為大數據系統和真正優秀的數據系統之間可以接受的競爭優勢。？三數據挖掘？壹旦數據被清理並準備好接受檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這是企業實際發現、決策和預測的過程。？在許多方面，數據挖掘是大數據處理的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但是提供壹個有趣且用戶友好的用戶界面說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另壹個挑戰是，它們確實需要工作人員開發查詢，因此數據挖掘工具的能力並不比使用它們的專業人員強。？四數據可視化？數據可視化是企業數據以可讀格式顯示的方式。這是企業查看圖表和圖形以及透視數據的方式。？像科學壹樣，數據的可視化是壹種藝術形式。大數據公司會有越來越多的數據科學家和高級管理人員，為員工提供更廣泛的可視化服務非常重要。銷售代表、IT支持、中層管理和其他團隊的每個成員都需要了解它，所以重點是可用性。然而，易讀的可視化有時與深度特征集的讀取不壹致，這已經成為數據可視化工具的壹個主要挑戰。？
了解大數據的就業前景？因為大數據創造的價值非常大，也會讓企業更願意為相關人才支付更高的薪酬。目前有壹年工作經驗的從業者月薪已經達到15k左右。3-5年經驗的從業者年薪已經達到30-50萬左右。大數據的就業前景值得期待，也需要早點進入大數據。？大數據的就業方向很多，主要可以分為三類:？1.大數據發展方向:大數據工程師、大數據開發工程師、大數據維護工程師、大數據R&D工程師、大數據架構師等2.數據挖掘、數據分析與機器學習方向:大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析專家、大數據挖掘師、大數據計算器等。3.大數據運維與雲計算方向:大數據運維工程師等？現在是金九銀十的求職季。大數據行業作為壹個高薪行業，以下工作崗位和相對薪酬可以作為有意願從事大數據行業的人的參考。？1，ETL R&D
ETL，英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述從源到目的地提取、轉換和加載數據的過程。ETL壹詞常用於數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。？所需技能:ETL工程師是從事系統編程、數據庫編程和設計的專業技術人員，必須掌握各種常用的編程語言。所以從事ETL研發首先要有過硬的編程技能，其次要熟悉主流的數據庫技術，比如oracle，Sql？服務器、PostgeSQL等。並了解數據etl開發工具，如Datastage、Congos、Kettle等。？2.Hadoop開發
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量數據存儲，MapReduce提供數據計算。Hadoop開發人員在必要時使用Hadoop處理數據。？所需技能:Java/Scala/Python/C/c++/JavaScript/JSP中的壹項或多項；