分析数据应该怎么做 39岁转行做大数据如何？
39岁转行做大数据如何？
作为一个IT人员，分享一些个人观点。
年龄在IT行业中仍然非常重要。如果35岁以后不加入领导层，或者行业专家基本失去竞争力，一旦公司业务不好，老程序员将首当其冲地承担裁员团队的重任。
学位和专业也是限制因素。如果你拥有高学历（硕士以上学历）和专业对口（计算机或数学相关专业），在39岁的时候，你可能还有一线希望，但与此同时，你应该做好心理准备，你可能会受到歧视。
我不认为现在转向大数据是明智的，但它更像你的描述。我做过项目经理，这可能是个突破点。但毕竟是这个行业。缺乏技术应用和项目细节方面的经验。因此，大数据可以自己学习。很难找到工作。如果你真的感兴趣，你可以学到更多。经过几年的经验，你可以成为大数据项目的项目经理。
注意：三思而后行
做数据意味着一群粉丝聚集在一起，充分发挥各自的能力和水平，帮助自己的爱豆上榜或转发。
什么是做数据？
要了解大数据的数据采集过程，首先要了解大数据的数据来源。目前，大数据主要有三大数据源，即物联网系统、web系统和传统信息系统，因此数据采集的主要渠道就是这三个。
物联网的发展是大数据出现的重要原因之一。物联网的数据占整个大数据的90%以上，没有物联网就没有大数据。物联网中的数据大多是非结构化数据和半结构化数据。通常有两种收集方式，一种是消息，另一种是文件。在收集物联网数据时，往往需要制定一个收集策略，主要集中在两个方面，一是收集频率（时间），二是收集维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据收集渠道。随着Web2.0的发展，整个web系统覆盖了大量有价值的数据，这些数据不同于物联网的数据。web系统的数据往往是结构化的数据，而且数据的价值密度相对较高，因此通常技术公司都非常重视web系统的数据采集过程。目前，web系统的数据采集通常是通过web爬虫来实现的，爬虫可以用Python或Java语言编写。通过在爬虫上添加一些智能操作，爬虫还可以模拟手动数据爬虫过程。
传统信息系统也是大数据的数据源。虽然传统信息系统的数据所占比重相对较小，但由于传统信息系统数据结构清晰、可靠性高，传统信息系统的数据往往具有最高的价值密度。传统信息系统的数据收集往往与业务流程密切相关。未来，随着工业互联网的发展，工业大数据的价值将得到进一步体现。
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