java大数据挖掘 做了一年Java了，想转行大数据合适吗？
做了一年Java了，想转行大数据合适吗？
可行。对于那些需要java基金会开发大数据并应用Hadoop、Scar等的人来说，在java开发技术经验一年后，他们比那些0岁的人更容易学习大数据开发相关技术，或者他们可以直接选择参加大数据开发的改进类。例如，java java java语言的GRAIGU大数据开发的学习和学习，首先要学习的是：java！学习目标：Java基金会，Java面向对象，Java高级，数据库和JDBC！学习效果：掌握java语法，灵活使用它。并且可以开发后台应用程序！你可以学习改进类的内容，然后切换到大数据开发：！·第1阶段：大数据基金会··！第2阶段：Hadoop生态系统·！第3阶段：火花生态系统·
第4阶段：项目实践
！谢谢！我建议转向大数据。
我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。
此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。
目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
java开发，转大数据好还是机器学习？
你有很好的数学基础，但也有一些编程经验，学习数据挖掘（大数据）或人工智能，都有一半的努力。
不要问“有必要吗？”既然你已经进入IT行业，就有必要学习这个领域的知识。更不用说跟风是否流行，至少它是一棵技能树，可以丰富你的技能。课余时间少打几场游戏，少串几根弦，把时间花在学习上，自然就转身了。
更重要的是，这确实是一个比传统软件开发更有前途和利润的方向。值得投入时间和精力。
做了一年Java工程师，有必要转数据挖掘吗？
我认为统计学是一个好专业，也是一份好工作。如果你想转向大数据，根据你的统计专业，这个问题应该不是很难，你应该胜任这份工作。但我不想见到你。我最好自己决定。如果你有问题，最好去百度。谢谢您
学统计的想转行到大数据，拜托各位给点建议，该怎么取舍？
大数据是我的研究方向之一，我也是一个使用java多年的老程序员，所以让我来回答这个问题。
在我开始做大数据之前，我是一名java程序员，所以从java到大数据的转变没有问题。现在很多从事大数据研究和开发的程序员都是Java程序员。许多人的第一个Hadoop排序实验是用Java实现的。
目前，最常见的大数据平台是Hadoop和spark。Hadoop本身是用Java开发的，所以Hadoop支持Java语言。虽然最好使用Scala在spark平台上进行开发，但Scala也是一种基于Java的语言，因此Java程序员在转向大数据方面有一定的优势。
Java程序员转向大数据并没有太多困难。一般来说，Java程序员对Linux系统比较熟悉，构建平台和配置环境并不难。一个可能的困难在于算法的设计和实现。如果Java程序员通常专注于功能模块的开发，那么他们接触算法的机会可能会更少，尤其是应用程序级程序员。如果他们想转向大数据，就必须熟悉常用的大数据算法。大多数Java程序员都是理工科背景，所以他们应该有一个比较完善的数学知识结构。虽然这是一个困难，但不应该成为一个很大的障碍。
转向大数据发展后，要以数据为中心。大数据的价值在于分析、判断和预测。因此，大数据程序员应该建立数据价值思维，而不是传统的功能思维。
做了4年的Java程序员，转行做大数据可以吗，会有什么困难吗？
作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。
首先，Java大数据通常是指使用Java语言完成大数据开发任务，所以主要岗位集中在开发岗位，包括大数据平台开发和大数据应用开发。另外，虽然用java来完成大数据分析比较麻烦，但也完全有可能。
大数据平台开发岗位属于研发级岗位。目前，随着大数据领域大型科技（互联网）公司的出现，大数据平台开发岗位的人才需求相对较大。从目前大数据领域的岗位增加值来看，大数据平台开发岗位增加值相对较高，增长空间相对较大。目前，大数据平台开发岗位对从业者的要求比较高，很多团队要求从业者具有研究生学历。从近两年研究生在大数据方向的就业情况来看，从事大数据开发工作是一种普遍的选择。在目前算法类岗位较少的情况下，大数据开发类岗位成为很多研究生的主要选择。
与大数据平台开发岗位相比，大数据应用开发岗位的人才需求潜力相对较大。在工业互联网的带动下，大量传统行业企业纷纷云上，大数据应用开发的人才需求将逐步释放。大数据应用开发对开发者的要求没有大数据平台开发那么高，但总体知识量也比较大，从业者需要具备一定的行业知识。从后增加值来看，当前大数据应用开发的后增加值相对较高，但也直接涉及到特定的行业领域，如金融大数据、医疗大数据等领域。
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