信息系统开发六阶段,信息系统开发六阶段包括

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发六阶段的问题，于是小编就整理了1个相关介绍信息系统开发六阶段的解答，让我们一起看看吧。大数据开发主要做哪些工作？大数...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发六阶段的问题，于是小编就整理了1个相关介绍信息系统开发六阶段的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据开发主要做哪些工作？

大数据开发主要做哪些工作？

从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

大数据开发工程师的主要工作内容：

1、负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；

2、主要从事网络日志的大数据分析工作，包括：网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;

3、负责网络安全业务主题建模等工作。

相关：

大数据开发工程师，所学习的知识是做什么的：

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大数据开发使用了那些技术，分别是hadoop,hive,hbase,spark等，为什么等呢，它有不用的应用的场景。有日志清洗场景，有推荐场景，有数据挖掘场景，但基本的还是上面那些，学大数据，我觉得还要学scala语言，它是函数编程，学了java应该对scala会比较容易学，但大数据的方向比较广，需要你好好想想了

大数据，是对数据进行抓取，整理，分析处理，然后提供给其它部门使用。可以作为其它业务的数据来源，也可以作为业务运营的分析依据，还可以做为决策依据。Java开发，是PD使用 J***A语言实现业务功能，曾经见到过大数据的同事使用J***A分析数据的，但分析数据的python用的比较多。

大数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等都是围绕大数据的商业价值应运而生。大数据开发主要分为大数据平台开发（研发级）、大数据应用开发和大数据分析（统计学和机器学习），不同岗位需要面对不同的岗位职责，也需要具备不同的知识结构。

大数据开发做什么？

负责公司数据平台与数仓模型设计与开发；规范底层数据存储，结构化查询逻辑，方便快捷获取数据；支持实时数据报表、离线数据报表、交互式数据分析等多种数据应用；对大数据相关的前沿技术进行预研。

大数据开发需要具备的基本技能：目前从事大数据应用开发的语言包括J***a、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

J***a语言由于具备较为完善的生态，而且Hadoop平台自身也是J***a语言开发的，所以J***a语言往往是比较常见的选择。在学习J***a语言的过程中，可以同步接触Hadoop平台，掌握Hadoop平台的整体结构，并且通过J***a完成Hadoop平台的一些案例实验，进而逐步掌握在Hadoop平台下的J***a应用开发。

大数据分析通常***用统计学分析方式和机器学习方式两种，统计学方式***用Python和R语言是不错的选择，而机器学习往往更多***用Python语言来实现，同时需要学习一系列算法的实现过程，包括Knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。所以，从事大数据分析需要具备一定的数学功底。

到此，以上就是小编对于信息系统开发六阶段的问题就介绍到这了，希望介绍关于信息系统开发六阶段的1点解答对大家有用。