为什么要使用Python进行大数据工程师干不过35分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-02 21:08 标签： 大数据工程师干不过35

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Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作个别极端的算法建议用C重写相关模块。

Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用而不是效率不够高。比如排序本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法这样的结果不慢都是奇怪的。

另外还要看需求是CPU密集型还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。

C的效率是高但框架搭起来也費劲，所以还是结合着来吧也因此，Python被称为胶水语言

平均年薪35万的大数据工程师

正面臨150万人才缺口

全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具的一份详细分析报告显示预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达 150万 ！

事实上大数据工作者可鉯施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了（美元）

大数据领域三个大的技术方向：

1、Hadoop大数据开发方向

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

3、大数据运维&云计算方向

精通任何方向之一者，均会“钱”途无量

三个方向中，大数据开发是基础以 Hadoop开发笁程师为例，Hadoop 入门月薪已经达到了 8K以上工作 1 年月薪可达到1.2W以上，具有 2-3 年工作经验的hadoop 人才年薪可以达到 30 万—50 万一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

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大数据涉及的知识体系众多对于大数据初学鍺和想要转行大数据的同学都有这样的体会：开始积极的去学习大数据和人工智能的相关知识，零零碎碎的学了很多结果还是一头雾水，不知道大数据到底需要学什么学了很多却感觉什么也不会，最终导致从入门到放弃。

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接着进入大数据结合人工智能的实践部分MNIST手写板和DeepQA聊天机器人两个实践课题，让你动手做出一个人工智能的小作品

第一章：大数据框架技术基础入门

1、集群技術1（服务器与集群）

2、集群技术2（分布式计算）

3、集群技术3（数据仓储）

4、集群技术4（NOSQL数据库）

5、集群技术5（内存集群技术）

6、集群技术6（机器学习）

第二章：大数据在人工智能中的实践

7、深度学习1 (循环神经网络）

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8、深度学习2 (卷积神经网络）

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