大数据行业细分为大数据开发、大数据分析、大数据架构师等领域，每个领域的工作目的都不一样。 今天，我向大家介绍大数据开发和大数据分析工作场所的相同区别。 介绍后，想想哪个适合你，训练哪个方向好。
大数据行业想和人在一起的大数据是以数据为中心的产业。 大数据生成过程从数据生命周期的传输和演化分为数据收集、数据存储、数据建模、数据分析、数据改变等部分。
数据通过各种软件收集，存储在云数据中心，由数据科学家和行业专家建模、加工，最后通过数据分析可以发现大量数据背后的因果关系，这些数据看起来并不相关。 这些因果关系的意义，使人们可以在各方面推测未来，减少摸索成本，降低风险，解放生产力。
大数据开发大数据开发是大数据行业的一个方向，需要同行的大数据开发更加重视的开发能力，也就是处理代码的能力，与服务器端开发、数据库端开发、可视化交互等数据载体
需要学习的大数据开发工具有很多。 数据库开发： RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。 数据流工具开发： Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。 数据前端开发： HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。 数据获取开发：关键词为爬行动物、分词、自然语言学习、文本分类等。
大数据分析大数据分析所重视的数据处理和分析能力，与数据指标的建立、数据间的规律相联系，负责数据的深入挖掘和机器学习，利用探索性数据分析的方式获得更多的规律、知识，或未来事物的预测和预测手段。
还有很多工具用于分析大数据的发展方向。 数据库APP应用程序： RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。 数据加工： ETL、Python等。 统计：统计、概率等。 数据分析：数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。
其实，在整个大数据行业中，大数据的开发、大数据的框架、大数据的分析互不相离，缺少任何环节都无法推进，无论选择哪个方向学好，都能找到高薪工作。 更重要的是，我建议你知道哪个适合你。
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