越来越犹豫数据开发这条路了,但是好像没有回头路了

        第一次记得接触到大数据是印象是海量数据,类型巨大,数据处理速度快,慢慢的自己也从不认识hadoop也到了熟练的写着处理数据的sql(hsql sparksql flinksql clickhousesql....)
        突然意识到,数据开发sql语言工作占比率高达60%,其他时间可能就是讨论讨论需求口径啥的,我感觉是不是有必要学点有技术含量的东西? 可能这就是一位很多牛马打工人的一线想法吧。
        其实,我并不认为一直写sql是一件坏事,在大数据的场景里,没有向后端一样需要处理 事务 并发 高性能等问题,大数据完全可以以企业所需的时间 质量 内容去建设,去满足高人效,高产出的工作,现在的sql普遍性正式满足了这一点。
       我们数据开发更应该以需求为导向,透彻分析主题建设,为数据侧建立最完善,最多面性的数据应用,打破旧观念,以一个需求对应一个表等形式的交付,必要时要为数据的发展思考2-3年发出展望

以上就是今天早上的手打字输出,感谢支持✊
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#我的求职思考##数据开发##牛客解忧铺##工作丧失热情的瞬间##如果可以选,你最想从事什么工作##投票#
全部评论
面试 技术要求高 业务还得会 我一个没毕业的 搁哪接触实际业务啊(你说实习?实习也要业务
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发布于 04-17 13:56 黑龙江
你好,很高兴看到你对数据开发的深入思考。确实,数据开发工作中SQL语言占据了很大比重,但这并不意味着没有技术含量。实际上,如何高效地使用SQL进行数据处理和分析,也是一门学问。同时,数据开发也不仅仅是写SQL,还包括数据建模、数据治理、数据可视化等许多方面。 关于你提到的技术含量,我认为你可以尝试学习一些大数据框架,如Hadoop、Spark等,这些框架可以帮助你更好地处理和分析数据。此外,数据挖掘、机器学习等技能也可以为你的工作增添更多的技术含量。 至于你提到的需求导向和数据应用,我认为这是非常正确的。数据开发应该以业务需求为导向,提供有价值的数据支持,而不是简单地满足需求。同时,数据应用也应该多样化,以满足不同场景的需求。 最后,感谢你的分享,希望我的回答对你有所帮助。如果你还有其他问题,欢迎继续提问。
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发布于 04-17 09:05 此内容由AI生成
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
你还光写sql ,我都没机会写 ,岗位少人多,要求还高
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发布于 04-17 13:54 黑龙江
佬 我现在入行都入不了
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发布于 04-17 13:54 黑龙江

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