大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。 從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

那么Python程序員能否容易轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域呢？

這取決于自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)和目標(biāo)崗位，如果希望從事大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)，那么需要具有較為豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累，同時(shí)也要有一定的研發(fā)能力。目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)崗位往往對(duì)于從業(yè)者的學(xué)歷有一定的要求，通常研究生更容易獲得大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)相關(guān)崗位。

如果希望從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，那么轉(zhuǎn)換會(huì)相對(duì)容易一些，但是也要從三個(gè)方面來(lái)豐富自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)，其一是掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)知識(shí)，比如Hadoop、Spark等;其二是掌握云計(jì)算相關(guān)知識(shí)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)往往離不開云計(jì)算平臺(tái)的支撐;其三是要掌握一定的行業(yè)知識(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)往往會(huì)針對(duì)于具體的行業(yè)場(chǎng)景給出具體的開發(fā)方案。

目前大數(shù)據(jù)分析的手段包括機(jī)器學(xué)習(xí)方式和統(tǒng)計(jì)學(xué)方式，不論采用哪種方式，算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練都是核心內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析的算法迭代速度目前還是相對(duì)比較快的，這也與當(dāng)前大數(shù)據(jù)處在落地應(yīng)用的初期有一定的關(guān)系，當(dāng)然算法也需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的變化而進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。對(duì)于從事Python Web開發(fā)程序員來(lái)說(shuō)，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位開始做起，會(huì)更容易一些。從近兩年研究生的就業(yè)情況來(lái)看，目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位的招聘數(shù)量相對(duì)較多，但是大數(shù)據(jù)分析崗位(算法崗位)的招聘數(shù)量相對(duì)較少，這一點(diǎn)對(duì)于Python程序員來(lái)說(shuō)，也應(yīng)該引起注意。