大数据平台开发大数据分析师(BI)大数据运维大数据处理(ETL)大数据组件开发(大数据组件底层)。学习大数据的第二阶段是掌握大数据平台的相关知识。大数据领域的很多工作和任务都离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值文本视频语音图像文档XMLHTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统机器设备传感器数据库的数据，如政府银行国计民生行业产业社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括互联网行业政府行业金融行业传统企业中的地产医疗能源制造电信行业等等。1.t互联网行业大数据的应用代表为电商社交网络检索领域，可以根据销售数据客户行为活跃度商品偏好购买率等数据交易数据商品收藏数据售后数据等搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2.t政府行业在大数据分析部分包括质检部门公安部门气象部门医疗部门等，质检部门包括对商品生产加工物流贸易消费全过程的信息进行采集验证检查，保证食品物品安全气象部门通过构建大气运动规律评估模型气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急救灾工作。3.t金融行业的大数据分析多应用于银行证券保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据在网站上消费的交易数据客户办理业务的预留数据，结合客户年龄资产规模消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4.t传统行业包括能源电信地产零售制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征消费规律，提高能源需求准确性地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等制造行业通过大数据分析实现设备预测维护优化生产流程能源消耗管控发现潜在问题并及时预警等。
大数据开发主要做哪些工作？
大家好，我是Lake，专注大数据技术程序员经验互联网科技见解分享。作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向。目前大数据可以分成很多具体的方向大数据平台开发大数据分析师(BI)大数据运维大数据处理(ETL)大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台实时计算平台算法推荐平台等等。
通常使用的语言是Java，更倾向于Java开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件是最底层，那么大数据平台是用户和大数据组件的桥梁，方便用户使用大数据组件的功能。大数据分析师(BI学生)更多的是分析我们现有线上数据的价值，从相关线上用户产生的数据中找出一些潜在的商业价值，可以更好的辅助决策者的战略决策。
