大数据写代码多吗
很多人都看到大数据前景好，但是对于大数据具体情况却了解不多，尤其是对于大数据工作性质了解也不多，比如大数据写代码多吗，对数学要求高吗等等。
作为一个过来人，今天聊聊大数据工作的一些事情，针对大数据工作写代码多不多这个问题，要分情况而定，比如大数据开发和大数据分析两个岗位方向。
我们结合大数据分析和大数据开发的课程来说明下写代码的量多不多，以及为什么。
大数据可视化分析课程
阶段一：WEB前端实战开发
阶段二：数据库实战
阶段三：Python实战开发
阶段四：Echart数据分析
阶段五：D3大数据分析
阶段六：BI平台大数据分析
阶段七：SmartBI大数据分析
阶段八：Sap Design Studio大数据分析
阶段九：Tableau大数据分析
阶段十：R语言大数据分析
阶段十一：七大行业数据建模可视化分析
阶段十二：大数据可视化分析项目实战
从大数据可视化分析的课程来看，除了前期的涉及到编程的东西多点，后面更多是可视化工具的运用，代码的编写量并不是很多。
大数据开发课程
阶段一：JavaSE开发
阶段二：JavaEE开发
阶段三：并发编程实战开发
阶段四：Linux精讲
阶段五：Hadoop生态体系
阶段六：Python实战开发
阶段七：Storm实时开发
阶段八：Spark生态体系
阶段九：ElasticSearch
阶段十：Docker容器引擎
阶段十一：机器学习
阶段十二：超大集群调优
阶段十三：大数据项目实战
大数据开发的课程内容需要学习的编程技能较多，除了目前比较火热的java，还有其他得linux、hadoop、数据库等比较多的开发工具，都需要编写代码，所以大数据开发方向编写代码的工作量比较多。
最后通过对比，我们可以知道大数据开发方向的工作，编写代码的量比较多，但是大数据分析方向工作的代码编写量并不是很高。如果想要进入大数据行业发展，可以通过参加大数据培训，快速进入工作中积累经验，至于如果担心代码太多，可以选择代码量较少的大数据可视化分析方向发展。
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