精选数据平台推荐：R语言数据挖掘与高性能电脑配置指南

R数据挖掘 电脑硬件配置

1.电脑需具备何种配置？

学习大数据所需的电脑配置，主要在内存方面，至少需8G，上限不限，通常16G足够。当然，这仅是学习层面，若自行搭建虚拟机进行实践，则配置更高。

在工作中，公司会为您分配服务器进行工作。

2.有哪些细分领域？

数据开发、数据分析、数据挖掘。每个大领域又细分为若干小领域。

三者的关联在于，数据到达后，先进行开发，再进行分析，最后从数据中挖掘价值并应用于实践。

3.选用Java还是Python？

数据分析和数据挖掘主要使用Python。

数据开发不局限于语言。数据开发多采用Java，部分Python，也有Scala，具体取决于公司项目的技术栈。由于大部分大数据框架都支持Java接口，且多数公司项目技术栈使用Java，因此Java较为常见。Python多用于脚本或前期框架粘合。Scala多用于Spark框架。

具体可参考招聘网站的职位描述，先了解心仪的公司，再考虑所在城市的公司。

4.是否需要学习机器学习？

数据挖掘需要机器学习的知识，部分数据分析岗位也需要机器学习知识。

数据开发大多数情况下不需要，但部分公司的数据开发岗位需要涉及推荐系统模型等，或使用Spark的mlib库等。初学者无需特意学习，可在后期技能拓展或工作中根据需要学习。

如果您对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据，可点击加入大数据技术学习交流群，了解课程，获取学习资源。

5.哪个领域更佳？

都很好，兴趣至上！想从事算法相关工作的学习数据挖掘，想从事开发编写代码的学习数据开发，想接触业务层面的学习数据分析，更多可结合自身专业、工作经历及未来工作内容进行考虑。

6.是否需要数学知识？

数据开发和一般岗位的数据分析师不需要太多数学知识，除数据挖掘和部分数据分析进行建模时需要进行统计等操作外。

7.是否需要高学历？

入门级别的不需要关注学历。学历关注指数：数据挖掘>数据分析>数据开发。数据分析和开发一般本科即可，数据挖掘多要求本科以上。

8.薪资待遇如何？

大环境下，薪资：数据挖掘>数据开发>数据分析。同一家公司同一级别的岗位，数据开发通常高于普通开发。

具体取决于城市、公司和工作经验。

9.就业前景和市场需求如何？

市场需求可通过培训机构的发展情况了解，今年市场上涌现大量大数据培训机构。随着企业上云、数字化转型和5G时代的到来，对数据越来越重视。

无论哪个领域的就业前景都十分明朗，大数据的三大领域后期可进阶为纯技术架构、纯业务管理或技术与业务结合的解决方案架构师，也可三者之间相互转型。

第一批大数据专业的学生现在大三，至少还需2-3年，学校的课程才会相对完善，并能批量生产。但科班学生都知道，是否科班只在简历上有所不同，上课玩的游戏都一样。

10.数据开发和后台开发的区别？

大数据开发相当于后台开发的升级版，需要处理的数据量更多，应对的场景更复杂。

Linux是做什么的

Linux云计算提供了哪些服务

场景1：游戏，如lol、csgo、和平精英等基于云计算平台，且可动态扩容保持稳定。

场景2：区块链

区块链技术在国内处于发展阶段，目前最主要的是区块链网站架构的安全，也是云计算的核心。

场景3：智能家居

华为、小米等各大厂商的智能家居背后拥有海量数据，需要用处理分析的结果来保障用户最佳体验并满足用户需求，业务数据处理支撑的背后就有分布式的存储和大数据的分析。

场景4：网络直播

B站直播、抖音直播、淘宝直播等直播与直播带货背后都是千台到万台服务器支撑，批量维护升级，流量控制，自动化管理。

场景5：网络安全

之前我们的安全都是通过硬件防火墙、开源防火墙实现，在日益强大的互联网背景下，大流量和高并发场景是安全的新难题，我们需要云计算分流与行为检测，最终保证安全。

场景6：5G通讯

之前4G时代互联网网站和传统PC网站类似，到了5G时代，网站要应对大流量访问、各种缓存、消息队列、CDN架构等问题，必须用云计算来解决此类问题。

场景7：云手机、云电脑

从2020年火爆的云手机、云电脑从根本上解决了每个人手机、电脑性能不统一的问题。你只需要一台可以上网的"显示器"，连接使用云手机/云电脑，云手机/云电脑背后的核心技术就是云计算。

场景8：物联网架构

IoT（Internet of Things）物联网，让万物通过网络连接，智能家居、无人驾驶等物联网的架构，其背后的平台都是云计算平台和云服务器。

推荐理由1：国家大力支持

自2017年工信部《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》发布后，地方政府不断出台政策积极推动企业上云，企业对云计算的需求规模将快速扩大，有利于云计算的快速发展。

国家层面：2020年全国新增上云企业100万家

地方层面：2020年19个省市新增上云企业130.3万家

推荐理由2：岗位重要、不可或缺

2010年1月12日上午7点百度的服务器被攻击，五个小时损失超过1个亿，在这次长达5小时的被黑事件中，对数十万的百度企业客户造成心理上的负面影响，甚至在被黑客连续攻击下无法持续经营，破产关门。

2017年12月7日11时左右，美团服务器出现大面积崩溃，包括外卖、团购在内的业务均受到影响，仅十分钟左右损失1200万。

推荐理由3：顺应时代发展背景

计算机发展至今，先后经历了硬件时代、网络时代、应用软件时代、移动互联网时代、互联网+时代、大数据时代，目前已进入云计算、人工智能、5G、物联网、信息安全时代。

计算机发展至今历经了硬件时代——网络时代——应用软件时代——移动互联网时代——互联网+时代——大数据时代，目前正步入云计算、人工智能、5G、物联网、信息安全时代。

Linux隶属于大数据领域，是5G、人工智能、物联网的基础架构，同时也是信息安全系统的重要支柱，互联网浪潮一波又一波走向成熟，但Linux的核心地位始终稳固。

推荐理由4：竞争少、薪资高

截至2020年底，我国共有普通高等院校2688所，高等教育在学人数达4002万。其中，在学博士为42.42万，在学硕士为243.95万，普通本专科在校生为3031.53万，五年制专科为46万，专升本为31.75万，成人专本科、自考、网络教育、开放教育共计约606万。

几乎每所大学都开设了计算机相关专业，计算机专业必学开发语言以C、C++、JAVA、网络技术为主，Python主要以选修课的形式存在，Linux科目在大学计算机系无论计算机科学与技术、软件工程、计算机网络、信息管理与信息系统均未设置专业，大部分人都集中在高手如云的开发领域工作，竞争激烈。

Linux因其稀缺性、人才少、岗位重要，企业在招聘时面临难题，为了吸引专业人才，不得不降低学历要求，提高待遇。这也是IT行业为数不少的不看重学历看中技能的岗位，当然，大公司或从事技术管理类型的岗位，学历要求越来越高了。

推荐理由5：上手简单，能快速掌握

作为IT工作者，我们的目标是成为CTO或架构师，作为一个合格的架构师，开发和Linux运维都是必不可少的技能。先学习开发后学习运维，对于高学历和计算机专业人士，适合攀登这样的陡坡，对于低学历和转行的人，先运维后开发，适合攀登这样的缓坡，平稳过渡。

众所周知，开发需要良好的英语和逻辑能力，加减乘除与或非，矩阵，排列，组合，线性代数，统计学都必不可少。但是Linux常见的命令大约200个，更多的是以技术解决方案为导向去实操，容易记忆掌握。

IT行业可以理解为一个大型超市，我们的目标都是想要进入这个超市，做开发就是走前门，人员多，不容易进入。做Linux就是从后门进入，人少，更容易进入。等进入IT行业之后，我们可以凭借自己的优势，盘点自己的资源，选好方向进一步提高自己，相信每个人都会得到自己想要的结果。

推荐理由6：职业发展路径广

职业路径1：Linux运维-Linux高级运维工程师-DBA-DBA专家-DBA大师

职业路径2：Linux运维-Linux高级运维工程师-Linux云计算高级运维工程师-网站架构师-CTO

职业路径3：Linux运维-Linux高级运维工程师-自动化运维工程师-自动化开发工程师（需要会Python）

职业路径4：Linux运维-安全运维工程师-安全运维管理岗-企业IT安全顾问

若要从事Linux相关的工作，需要掌握以下知识结构：

- Linux基础命令

- Linux基础服务

- Linux web服务

- Linux web服务深入

- 大规模服务器自动化

- 消息队列

- ELK日志中心

- 数据库DBA内容

- 分布式版本控制Git

- 公有云运维技术

- 私有云技术Openstack

- Ceph分布式存储技术

- Zabbix+Grafana监控项目

- k8s及安全

- Python自动化开发

总结：只要有服务器的公司都离不开Linux运维，从小型公司到百度、腾讯、阿里、滴滴、美团、中国银行、太平洋保险等大型公司，运维在IT部门的作用是无法替代的。他们保障着服务器、系统、数据库、云计算平台的安全、稳定、可靠运行，是值得尊敬的幕后英雄。