如今隨著環境的改變,也經常關注技術圈的發展,但自己適合的技術發展道路該怎麼走,也算有個方向了.
但是技術有自己的發展週期,眾所周知的很多語言技術已經在長久的歷史發展中掩埋,這期間不少的程序員也走出的自己的發展道路,有的去了解新的發展趨勢的語言,瞭解新的技術,利用自己原先的思維順利改變自己的title.
比如我自己都在往更高的技能走,我認為這是一個很聰明的想法,橫向發展,拖寬自己的知識廣度,未來或許就能把握更多的機遇.
2019年-2021年,將成為未來20年間大數據及人工智能最佳的產業資本併購整合窗口期,就像2003年-2006年互聯網產業整合的窗口期一樣.
大數據與人工智能相互依託,在政策層面已經上升為,而且迅速進入全面啟動實施階段;技術層面,大數據技術已經基本成熟,並且推動人工智能技術以驚人的速度進步;產業層面,智能安防,自動駕駛,醫療影像等都在加速落地.
以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景圖.
在全球各個應用企業,應用行業,開源組織都可以一覽無遺,2019年勢頭正在愈演愈烈!
從上面可以瞭解到,在行業發展,技術的發展趨勢是很重要的,通過趨勢讓自己拿到新的一輪門票,走上更高的發展那麼我們才能成長的夠好.
如何正確姿勢深耕大數據,編程語言與大數據的關係？
從技術層面來說,編程語言（Java,python,R,Go語言 ...）對於大數據開發來講只是一個工具而已.
如果你已初步掌握以下基本的技能:
java高級(虛擬機,併發)
Linux 基本操作
Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
Hive(Hql基本操作和原理理解）
Kafka
Storm/JStorm
Scala
Python
Spark (Core+sql+streaming ）
輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
這些編程語言各自都具備顯著的特點,其中Python和Java更具備廣泛的應用領域.
如果你有以下高階技能:
機器學習算法以及mahout庫加MLlib
R語言
Lambda 架構
Kappa架構
Kylin
Alluxio
哪怕你沒有學過任何一種編程語言零基礎,也是可以學會的.
無套路!無套路!純乾貨分享!
不管是初學者還是資深程序員，應該專注於,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，並寫出高質量的代碼來。
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