前言
這是我的第一篇部落格，寫起來還真是有些小緊張~~~還請有緣看到的朋友多指點！
打算開始寫這些東西的契機是師兄給布置的學習記錄作業，而我自己這方面的原因倒主要不是記錄學習(寫這些東西好花時間呀...)，而是看到好多大神，尤其是國外的，都在貢獻自己的知識，我被他們的精神感染了，也想自己貢獻些東西！
大資料相關工作分類
大體可分為四種：
運維平台開發
資料分析
資料科學家
其中，平台開發(大資料工程師)，基本是結合公司業務場景及需求，以現已開源的大資料元件為基礎，打造公司自己的大資料平台；資料分析則是運用公司的平台，在其之上做些報表和資料變現(聽師兄說大公司將平台封裝的很好，基本上都是敲sql)；至於運維，自然是為前兩者提供集群支援，如資源分配，元件配置優化等。
資料科學家是指能採用科學的方**，調動充足的計算能力，將大量人類無法處理的資料轉化成有用的資訊，以驅動自動化業務決策的專家。
其中科學的方**指的是堅實的理論基礎；大量的資料指如行為日誌這種海量資料；自動化業務決策是資料科學家的核心工作，體現資料優先與經驗，計算優先於人工的價值觀。
機器學習：prml、deep learning
最優化：convex optimization、numerical optimization
分布式計算：hadoop/spark各種書籍和mooc
其中，最優化好像很重要，因為這些平時遇到的問題，其本質好像都可以歸為乙個優化問題，更一般的描述是求乙個條件極值。
至於將實際問題建成數學模型，及對已知的問題提供現在未知的解決方法，北冥承海生說在學校是學不到的，需要乙個大神級mentor悉心指導和經歷大量的工程實踐...做到這個就能年薪百萬啦！當然，錢不錢的無所謂，更重要的是，這不是搬磚，這是人類創造力的體現！在此之上更高階的創造，我想可能是：導向世界(不光人類)需求，體察潛在需求，甚至創造需求！
一激動就扯遠了，回歸正題。當前大資料行業缺口巨大，有興趣的朋友也可以看看下面的文章，寫得比較務實。
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