大数据工程师技术栈

今天给大家分享大数据技术栈知乎，其中也会对大数据工程师技术栈的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、后台为什么用python?
• 2、前端和后端是什么有什么区别?
• 3、「GrowingIO」介绍一家以技术为核心的创业公司
• 4、大数据开发需要掌握哪些技术呢?
• 5、大数据专业主要学什么课程

后台为什么用python?

1、综上所述，知乎选择Python作为其后台技术栈，是基于对性能、开发效率以及维护成本的综合考量。架构设计与代码水平的优化，加之Python语言的特性和库支持，共同为知乎提供了稳定、高效且易于维护的平台基础。

2、后台开发语言主要有以下几种：Java Java是一种广泛使用的后台开发语言。其跨平台的特性使得它能够在不同的操作系统上运行，具有良好的可扩展性和稳定性。Java能够处理大量数据，且对安全性和面向对象的技术支持非常好。因此，Java被广泛应用于企业级应用的开发。

3、在电商后台开发中，选择使用Golang或Python作为后端语言时，应考虑团队技术栈熟悉程度。一般而言，数据库部分是系统性能瓶颈所在，而Python或Golang在这环节都不易成为性能瓶颈。团队熟悉哪种技术，选择哪种即可。更新：补充一句：只要避免直接用PHP连接数据库，就不会出现问题。

4、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。系统网络运维。

5、python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java， c#， xml， c。至于为什么，这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。python并不为特定目的而产生。虽然它更适用于系统维护。不过它就是一个通用的脚本语言。

6、学了Python后，可以做以下工作：网站开发：Python是一种非常适合网站开发的语言，许多知名网站如知乎、YouTube等，都部分或全部使用了Python进行开发。通过Python，你可以参与网站的后台逻辑设计、数据处理以及前端与后端的交互等工作。

前端和后端是什么有什么区别?

在软件开发中，通常将系统分为前端（Frontend）和后端（Backend），它们分别负责不同的任务： 前端（Frontend）： 前端是用户直接与之交互的部分，包括用户界面和用户体验。前端开发主要涉及到网页、移动应用等客户端的开发工作。前端开发者负责使用HTML、CSS和JavaScript等技术构建页面，实现用户界面的设计和交互效果。

网站前端工程师的工作内容就是将美工设计的效果图的设计成浏览器可以运行的网页，并和后端开发工程师配合做网页的数据显示和交互。后端开发：后端开发一般也叫做后台，其负责是网站后台逻辑的设计和实现还有用户及网站的数据的保存和读取。

后端和前端的区别展示方式Web前端开发主要做的是偏向用户看得见的部分。后端开发主要做的是逻辑功能等模块，是用户不可见的。工作职责Web前端工程师的工作职责主要有以下三大部分：精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。

「GrowingIO」介绍一家以技术为核心的创业公司

GrowingIO是一家以技术为核心，专注于移动互联网大数据分析的创业公司。其主要业务是帮助客户公司收集并提炼出有价值的业务信息，通过提供SDK工具，简化了原本繁琐的埋点过程。用户只需植入SDK并在控制台勾选关注的控件，GrowingIO便会自动记录并呈现相关数据，同时提供专业的商业分析数据页。

在我创业的这一年里，接触了 200 多家创业型公司，发现如今的企业对数据的需求已经不仅仅局限于简单的 PV、UV，而是更加重视用户使用行为数据的相关分析。做数据的同学都知道，在数据分析的道路上，数据***集是重中之重。数据***集的质量直接决定了你的分析是否准确。

之前已经说了，壁垒是在一个领域持续投入和积累，新兴企业要形成自己的壁垒，就应该尝试将资源投入到一个自己占有优势的领域中。GrowingIO服务过各式各样的消费企业和企业的决策者，整体看来，在新消费领域，“灵敏性”依然是新进入者能和成熟玩家竞争的根本原因。

其次，如果你是数据型产品经理，做Google Analytics 和GrowingIO这种商业型数据产品，你最好学习一下技术，不然你和技术沟通起来只能一脸懵逼，同时现在是大数据时代，懂技术、会数据分析的产品经理大大有市场竞争力。当然这个根据你自己的实际就业情况去做分析。

通过用户的基本信息来变现，比如说公司发布职位；用户数量增长到一定程度的时候，有B2B企业投广告；当有大量人的信息以后，公司的猎头会用这个平台来找候选人。

全新的增长思维是以优质的产品和服务为基础的。第一阶段，我们一定要用技术，用产品来驱动我们最早期的核心增长。第二阶段，我们可以进入以效果营销驱动增长的阶段。第二阶段我们最需要专注的一点，就是成本和收益之间的关系；如果你的成本大于收益，这样的增长是一种恶性增长，这样的企业一定垮掉。

大数据开发需要掌握哪些技术呢?

1、首先，编程语言方面，Java是最常使用的语言，因为它广泛应用于大数据处理。学习Java后，需要掌握Linux操作系统，以便在大数据环境下运行和管理应用。其次，核心课程包括基础语言和大数据相关技术。

2、大数据专业若致力于开发岗位，需掌握以下技能： **编程语言**：重点学习Java，因其跨平台应用能力，易于上手，并且适用于大数据领域的开发、分析、运维工作。Python的数据处理技能也应掌握，因为其在数据分析和机器学习方面应用广泛。

3、大数据开发是目前软件开发领域的重要技术，涉及多个技术领域和工具。以下是大数据开发需要掌握的技术知识。首先，掌握编程语言和手撕代码是基础。Java作为大数据开发的主力编程语言，学习时应注重基础、并发、JVM等重点内容。其次，计算机基础不可或缺。

4、大数据开发专业主要涵盖数据处理、分析与存储。学生需掌握计算机科学基础，包含编程语言（Java、Python）、数据结构、算法与操作系统等。核心课程涉及大数据技术栈，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、YARN）、Spark、Flink等分布式框架，及数据处理工具，如Hive、Pig、Kafka。

5、大数据处理技术涵盖了分布式计算、高并发处理、高可用性处理、集群管理、实时计算等。在深入学习大数据技术前，你需要掌握以下关键技术： Java编程技术：Java是一种广泛使用的强类型语言，其跨平台能力使其成为大数据工程师的首选工具。掌握Java基础是大数据学习的基础。

大数据专业主要学什么课程

1、大数据专业学什么课程 大数据专业需要学：概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等课程。大数据专业主要课程：编程语言课程 要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。

2、大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

3、学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业水平，但必须掌握Linux系统的基本操作，能够处理实际工作中遇到的相关问题。大数据专业三，SQL课程 大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。所以大数据工作对数据库的要求很高，甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

4、主要课程涵盖数学分析、高等代数、数据结构、数据科学导论、程序设计、离散数学、概率统计、算法设计、数据库系统等。此外，学习面向对象程序设计、Hadoop、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统等。

5、大数据专业主要学：程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等课程。

6、大数据技术专业主要学计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据***集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程。大数据专业课程有哪些大数据基础课程。

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