java开发（大数据）转数据分析师

xuyang198711 2015-08-25 09:06:42

今年4月刚入职现在公司，主要做大数据相关的数据服务的（主要就是大数据一体机、数据应用等）。对于自己来说，也是刚从传统java转向大数据开发，对自己来说是一个很好的机会。
现在公司刚成立了数据分析师（DA）岗位，我被选中转向该岗位（最终应该有六七人的规模），属于市场部门管理。
和领导沟通了，这个岗位就是类似于售前技术支持一类的工作吧，和客户进行技术交流，出技术性建议和方案，本人本科毕业工作5年多了，是不是这是一个转行的契机呢？不过感觉这个岗位不太好啊

请大家看看，是否转岗呢？

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dualven_in_csdn 2015-09-23

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还可以，大数据马上上马了

大数据 人工智能数据分析架构师职业技能 Android IOS java h5

随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精通并擅长数据产品设计的PM。这里我们具体了解一下大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有什么区别。

如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。二、教程内容和目标本教程主要分为两部分：第一部分，主要是Flink基础理论的讲解，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现；第二部分，以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。三、谁适合学1、有一定的 Java、Scala 基础，希望了解新的大数据方向的编程人员2、有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员3、有较好的大数据基础，希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员

　不少朋友都很困惑，大数据工程师和数据分析师有什么区别，哪一个的就业好薪资高？　首先我们来区别下大数据工程师和数据分析师：　　1、概念区别　　数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。　　大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就是一群“...

首先，当前大数据领域的开发岗位确实比较多，近两年有不少大数据方向的研究生也会从事大数据开发岗位，而Java语言则是大数据开发人员的常用工具，所以如果要从事大数据开发岗位，可以重点学习一下Java语言。大数据开发有两大类岗位，不同岗位对于Java编程能力的要求也并不相同，大数据平台开发岗位的要求相对高一些，而大数据应用（行业场景）开发岗位对于Java编程的要求并不高。对于初学者来说，应该结合自身的发展规划来制定Java的学习计划。如果要从事大数据应用开发岗位，可以按照Java Web开发的路线来制定学习规划，

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