大数据运用流程
数学成绩还不错，能从事大数据方面的工作吗？
数学成绩还不错，能从事大数据方面的工作吗？
一定的数学基础是进行数据分析的前提。当然并不是说数学不好一定不能从事大数据相关工作，但是在学习的过程中会比数学基础好的人更吃力一些。
对于初级数据分析师来说，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。但是对于高级数据分析师和数据挖掘工程师来说，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是非常高的。所以好的数学成绩对大数据学习是很有帮助的。
当然单纯的数学成绩突出并不意味着能在大数据领域见长，因为一名优秀的大数据工程师需要具备诸多知识和技能。
学习大数据首先要学习Java基础Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。
掌握大数据核心知识：大数据核心知识包括但不仅限于Hadoop生态系统、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop使用流程、数据仓库工具HIVE、大数据离线分析Spark等。如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系。
逻辑思维逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。唯有搭建完整有效的分析框架，才能了解分析对象之间的关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等。
总之，如果想要系统学习大数据，大家一定要先制定明确详细的学习线路和计划，唯有循序渐进的学习，才能终有所获。在自学的过程中如果大家需要【视频教程】和【面试题】支持，欢迎大家私信我免费获取。
后端开发和大数据开发相比，哪个更累？哪个加班更多、压力更大？
大数据开发通常指的是大数据应用开发，出发点是满足系统的大数据处理任务，为后续的数据分析提供支撑，当然大数据开发岗位还包括大数据平台研发。与后端服务开发不同，大数据开发通常以数据操作为主，仅仅围绕大数据平台提供的API来完成具体的数据操作任务。相对来说，大数据开发往往可以进行功能性封装和复用，这在一定程度上能够减轻一定的开发负担。另外，由于大部分数据处理的任务都可以通过平台提供的功能来完成，所以大数据开发通常并不需要考虑系统级问题