spark可视化工具 大数据很难学嘛，我转行想要学习it技术，有大神指点一下嘛？
大数据很难学嘛，我转行想要学习it技术，有大神指点一下嘛？
碰巧我有很多大数据经验要分享。
大数据有几个入口点：业务分析工程师、数据建模工程师和应用程序开发工程师。
首先是业务分析工程师需要的技能
因为大数据是用来产生业务的，20年前，大数据的典型应用场景是商业智能（BI）
BI是在企业客户多年积累的业务数据基础上进行二次挖掘，提取有意义的分析统计数据，方便企业决策者进行决策分析。
业务分析工程师应熟悉行业的业务逻辑，例如电信行业的复杂业务逻辑。它涉及到收款系统、票据生成、综合业务台账和大客户业务。
从业务逻辑上提出分析主题，让设计工程师进一步设计系统。
第二，数据建模工程师的技能
原来，我们需要Pb、数据库等工具来建立数据库，编写数据仓库的ETL脚本。
现在进入机器学习和深度学习阶段，需要对文本数据、音频数据、图像数据等非结构化数据进行管理，这比原来的要求要高。
最后，应用程序开发工程师
应用程序开发工程师，采用流行的开源框架，编码好，界面好，数据接口好。使用的软件和框架基本上取决于每个公司继续使用什么。一般来说，它已经积累多年，有自己的一套。
以上是我的一份。一言以蔽之，所谓万时法则，在长期沉浸于一个行业之后，就可以成为专家，只要你坚持，就能成功
如何用spark实现好友推荐？
1. Spark-mllib是用推荐程序实现的，它封装了als（alternativeleastsquares）来求解用户项目评分矩阵的空值，只要应用了数据就可以使用。缺点是不能增量计算，占用大量内存。
2. 协同过滤、基于项目或用户的聚类、SVM/Bayes的封装，具体思路应该不用多说。实施强化学习，实时反馈更新模型，推送给用户。这是最困难和最时尚的
一开始，你不必学好算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。为了吸引网络论坛的关注，有很多简单的算法。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。
我希望我能帮助你
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