大数据采集方法有哪些 大数据工程师跳槽前需要准备什么？
大数据工程师跳槽前需要准备什么？
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研究生期间，学习大数据该需要准备啥？
大数据，说白了就是从海量数据中挖掘那些潜在的、有价值的信息。作为一名研究生，他关注的仍然是科学研究和理论。学习任何一种语言都是次要的。让我主要谈谈我的理解。
1. 首先，你要学会获取基础数据，无论是爬虫、从网上还是别人的好数据。其次，你应该学会对数据进行预处理，清理数据，并将数据转换成你需要的格式，以便于后续的计算和处理。
2. 学习数据分析的理论，如数理统计、概率论、线性代数、神经网络、机器学习等，最重要的是在获得数据后挖掘出有价值的信息。如何将现有的理论应用到其中，并通过学习算法找到潜在的规律是关键所在，也是一个重要的科研方向。
3. 得到结果后，需要对训练模型进行整体评价，其精度不够，如何调整参数以达到最佳等。其次，我们需要学习如何形象化，图片可以更直接地显示结果。
4. 至于哪种编程语言，我个人推荐Python和R语言。这两种语言在数据分析和处理方面都很好，也比较热门。至于软件，你可以用SPSS，这也是很好的。至于平台，可以学习Hadoop、spark等。综上所述，关键是要打好理论基础，不要敲代码和纠结编程语言。对研究生来说，最重要的是理论和科学研究，取得更多的成果。
本人会计一枚，准备换工作，一是换家公司做会计，二是在现有公司转做数据分析，怎么选？
到底要做什么，可以从具体的工作内容、发展前景和职业规划上看，还需要结合自己的兴趣和优势。
虽然我们都叫它会计，但不同公司的工作内容可能不同。在大公司，应收应付、总帐、税金是分开的。一个或多个人员只负责其中一个模块。在小公司里，它可能是总账户。数据分析也取决于所分析的内容。一些较初级的职位主要从事数据处理，而另一些则主要从事财务分析，有些则从事业务分析。具体岗位不同，工作内容也不同，你想多做哪一件工作，可以提前计划。
不同类型的工作，发展道路会不同。例如，在一家大公司，你可以挖一个很深的洞。有些人从税务专员开始，成为税务经理和主任，而另一些人则有机会轮换。他们可以完成所有的基本模块，然后走上经理和主管的道路。当然，也有人直接调到分析岗位，从基础数据处理开始，然后慢慢了解业务，做财务分析，然后继续工作再逐渐成为经理、主管，最后成为业务伙伴。我可以考虑走哪条路，把工作的发展前景和未来的职业规划结合起来。
无论你是喜欢学习规则还是处理数字，学习商业逻辑，处理账目，还是与人交流，并且能够与自己的兴趣相结合，都是最好的。同时，我们可以分析我们最大的优势在哪里，如何充分发挥我们的优势。我认识一个朋友，以前一直在做应收账款的处理，做得很痛苦。然而，有一天，我调任老板的秘书，专门负责业务部门的分析和一些沟通工作，但非常出色。所以，选择你自己的赛道，然后你就可以跑了。
一般来说，如何选择，还是结合自己的实际情况，从工作内容、发展前景、职业规划、兴趣和优势等方面做出综合判断。
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