大数据开发和数据分析之间的区别，哪个更适合培训？

        大数据行业可以细分为大数据开发，大数据分析，大数据架构师等领域。每个领域都有其自己的不同工作目标。今天将向您介绍大数据开发和大数据分析。对于职位的异同，在介绍之后，您可以考虑哪一个适合您，并朝哪个方向进行培训。

        大数据产业

        顾名思义，大数据是一个以数据为中心的行业。从数据生命周期的传输和演变，大数据行业的生成过程可以分为以下几个部分：数据收集，数据存储，数据建模，数据分析和数据实现。

        数据是通过各种软件收集的，存储在云数据中心中，由数据科学家或行业专家进行建模和处理，最后，数据分析发现了大量看似无关的数据之间的因果关系。 这些因果关系的含义将使人们处于各个方面。将来可以推测出它们可以减少试错成本，降低风险并释放生产力。

        大数据开发

        大数据开发是大数据行业的发展方向。 顾名思义，大数据开发更注重开发功能，这意味着您需要具有处理代码，服务器端开发，数据库端开发，人机交互和其他数据载体的表示和可视化的能力。 各个单元和用户数据处理功能的实现和实现。

        您需要学习许多大数据开发工具，包括数据库开发：RDBMS，NoSQL，MySQL，Hive等。数据流工具开发：Flume，Heka，Kafka，ZMQ等。数据前端开发：HightCharts，  ECharts，JavaScript，CSS3等。数据获取和开发：关键字包括抓取，分词，自然语言学习，文本分类等。

        大数据分析

        大数据分析更加重视数据处理和分析功能，负责建立数据指标，数据之间的规则和联系，深入的数据挖掘和机器学习以及使用探索性数据分析来获取更多规则和信息。 知识。 或预测和预测未来情况的一种方法。

        在大数据分析和数据库应用程序的方向上还需要使用许多工具：RDBMS，NoSQL，Cassandra等。数据处理：ETL，Python等。数据统计：统计，概率等 数据分析：数据建模，聚类，分类等。

        实际上，在整个大数据行业中，大数据开发，大数据体系结构和大数据分析是密不可分的。 没有任何链接，您将无法继续。 因此，无论您选择哪个方向，只要您学习得很好，就可以找到它。 对于工作，找出最适合您的职位更为重要。