1、专家建议，企业开始选择大数据应用程序的一个好方法是精确地确定自己所需要什么类型的应用程序。大数据应用的类型企业软件供应商提供了大量不同类型的大数据应用程序。适合企业的大数据应用将取决于其目标。
2、另外一个例子是，Oracle通过将自己的软硬件与Cloudera的Hadoop发行版本结合到一起，提供一个大数据应用产品。而像SAP、Talend这样的软件提供商则同时支持几个不同的发行版本。 如何选择合适的Hadoop发行版本？ 本文不会评估各个Hadoop的发行版本。然而，下面会简短地介绍下主要的发行版本提供商。
3、归根结底，无论是大数据与人工智能技术，还是SCRM、BI、AI工具的选项，都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑，要让技术或者工具发挥价值，首先要明确业务需求与工作目标，与自身业务深度结合，才能真正的赋能业务，实现业务价值。
4、那么，企业应该如何选择大数据解决方案呢？主要考虑以下6个重要方面：分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要设想整个蓝图。
5、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
6、在选择开发语言时，需要考虑：数据的规模、复杂度、并行化需求、处理速度要求、可维护性和开发人员技能水平等方面的因素。如果您需要开发高并发和高可扩展性的分布式系统，或需要低延迟和高吞吐量的处理速度，则建议使用 JavaEE。
比较不错，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的毕业生具体就业方向主要有：计算机和互联网领域从事数据分析、系统分析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等。
这个专业还是很不错的，下面就给大家介绍一下从朋友那里了解到的吧。大数据技术是基于计算机技术发展而形成的“互联网+”前沿科技，其主要内容就是通过对数据的管理和分析来完成信息的收集工作，并为进一步的决策提供重要的依据。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
北京大学：北京大学的大数据管理与应用专业是国内最早开设的，有着丰富的教学经验和优秀的师资队伍。该专业的课程设置全面，包括大数据技术、数据分析、数据挖掘等方向。 清华大学：清华大学的大数据管理与应用专业也是国内顶尖的，该校在大数据领域的研究实力非常强大，拥有一流的实验室和研究团队。
有一个体面的学历 首先我们一定要知道大数据属于高科技领域，在这方面所要求的起步是非常高的，所以应局毕业生应该尽量有一个较高的学历，虽然高学历并不能代表高能力，但这最起码可以代表一个敲门砖，如果没有高学历的话是很难进入这个行业的，因此我建议大家在这方面要多努力一下。
我们先来讲讲大数据可视化要学什么东西，让自己的心中有一个大概的底。想要成为合格的大数据工程师，就需要具有良好的数学基础，了解常用机器学习算法、具有数据挖掘背景、建模经验；熟练掌握JAVA或Python，熟悉Spark、MLlib及Hadoop生态圈其他组件原理和使用；熟悉Scala，R，SQL，Shell，熟悉Linux操作系统使用。
我们先了解一下，大数据要学什么东西。想要成为合格的大数据工程师，就需要熟悉HDFS、Hbase、Hive的原理、特性和常用配置；熟悉Storm、Spark等流式大数据处理框架；熟悉大数据、云计算、大型分布式系统的技术架构，熟悉RDBMS（MySQL）、NoSQL（MongoDB、Redis）等主流数据库。
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第1阶段：掌握Java Web数据可视化 你需要掌握Java服务器端技术，前端可视化技术，数据库技术，这个阶段主要是储备大数据的前置技能，当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了，但还不能算真正入门大数据。
培养良好的编程基础：数据科学和大数据技术往往需要编程来实现算法和模型。因此，培养良好的编程基础，如Python、R等，对于学习这些技术是非常重要的。学会使用数据处理和可视化工具：熟练掌握一些数据处理和可视化工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，可以提高你的工作效率，更好地展示你的分析结果。