如何理解数据分析和大数据的关系

如何理解数据分析和大数据的关系

从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识，目前统计学和机器学习是大数据分析的两种基本形式。

从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗(算法岗)。

从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。

最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。

学习大数据是否需要学习Java?

当前大数据领域的岗位主要集中在三个大的方向，分别是大数据开发方向、大数据分析方向和大数据运维方向，其中大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且岗位附加值也比较高，目前几乎与算法岗持平了，所以如果未来要想从事大数据开发岗，那么学习一下Java还是很有必要的。

相对于大数据分析(算法)岗位来说，大数据开发岗位的竞争就没有那么激烈了，而且开发岗位对于从业者的学历要求也并不算高，本科生也可以从事开发岗，因此对于很多本科生来说，选择主攻大数据开发方向也是比较现实的选择。实际上，由于算法岗位的竞争比较激烈，现在很多研究生也会选择从事开发岗位，而且未来随着工业互联网的落地应用，大数据开发岗的人才需求量也会逐渐增加。

当前Java、Python、Scala、Go等编程语言在大数据开发领域的应用还是比较普遍的，由于Java语言的技术生态比较健全，所以很多开发团队更愿意采用Java语言来完成大数据开发，这也会在一定程度上降低开发风险，所以如果掌握Java语言，那么在大数据开发领域会有较多的就业机会。