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現在,大數據的概念問世這麼多年來,大數據從技術,政策和資本等多個角度已經切入到社會方方面面,未來數據也會成爲的經濟驅動因素中越來越重要的一部分。對未來而言,大數據的發展將影響到產業、企業和個人。馬雲也說了:“未來最大的資源就是數據,不參與大數據十年後一定會後悔!”

目前騰訊的社交數據,阿里的交易數據每天都是PB級別,都是公司最具價值的超級資產。後起之秀的字節跳動更是以大量數據爲引擎



壞消息,獵聘最近發佈了一份《2020年中國AI&大數據人才就業趨勢報告》,上面顯示,這方面人才需求快速增長,而今年約爲4年前的12倍,全面進入”人才荒“時代了!無人可用!

大廠:花錢!搶人!

小廠:...

因疫情影響,很多行業都遭受了衝擊,但大數據以及AI卻脫穎而出。BATJ這類大公司、上萬家中型公司和數不清的創業公司都大量渴求這方面的人才。



這也正是你進入大公司、賺取超高薪資的捷徑,是2021年必須把握的機會。

之前我說大數據不精通Hadoop、MapReduce、HDFS這些是啥,但不代表你不需要了解和學習基本的內容。其實不只是需要了解這些,還有Storm、Hbase、Flume、Spark、SparkSQL等等都是需要大數據分析、大數據挖掘、大數據算法等崗位去學習和了解的。

對於想從事大數據開發的朋友來說,上面的那些技術棧更是應該非常熟練的掌握(我個人建議沒有項目經歷和工作經驗的朋友不要轉數據分析,因爲真的HC太少,可以考慮數據開發,很喫香,工資也很高,競爭係數相對算法和分析來說要小一些)。

不用慌,我也給大家準備了一套學習資料(文末自由獲取),非常詳細的講解了這些內容:

有些業務場景的任務不是簡單的對比、交叉之類的分析可以解決(一般是提供一些探索性過程結果)。比如分類、預測、人羣聚類、文本挖掘等等。

我之前提到過大數據一般可以分成定量和定性的分析,定量的大家都比較清楚,也比較常見,但是定性的會去研究用戶的主動反饋意見,而這些一般都是文本,當數據量較大的時候,肯定不是一條條自己去分析用戶的情感、觀點等維度,這時候完全可以利用文本挖掘的方法快速準確的抽取出用戶觀點、主題和情感分析等等

同樣,這部分我也給大家整理了一套學習資料


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