今年广州的六月，在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。懒惰让我变得更焦虑，焦虑促使我进步，程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉，时代的步伐太快了，在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习，懒惰的人。

希望跟大家共勉。

今天呢，博主主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，把我的经验稍作总结分享给大家，有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。

今天的主题，主要是从大数据开发的角度，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用，博主总结两年的见闻，和我学习的成果，也不知理解有无偏差吧，希望大家能给出建议。

大数据开发

大数据开发，有几个阶段：

1.数据采集【原始数据】

2.数据汇聚【经过清洗合并的可用数据】

3.数据转换和映射【经过分类，提取的专项主题数据】

4.数据应用 【提供api 智能系统 应用系统等】

对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：515269485，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！

数据采集

数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集࿰