从大数据时代变迁到数据架构师的精通之路
无论从事何种职业,自学能力都显得尤为重要。为了不断提升自己,我们可以尝试建立一套个性化的知识目录或索引,通过它来发现自身的不足,并有针对性地进行学习。对于数据架构师而言,他们需要掌握的知识领域广泛而深入,不仅包括硬件、网络、安全等基础技术,还要了解应用层面,并熟练掌握至少一门编程语言。同时,深入理解数据库技术、具备大数据实操经验以及精通数据仓库建模和ELT技术也是必不可少的。只有这样,数据架构师才能具备足够的深度和广度,应对复杂的业务和技术挑战。
构建个人知识体系是数据架构师在学习和工作中的一项重要任务。通过系统化、不断深化的知识积累,数据架构师能够有效应对快速变化的商业环境和技术革新,进一
新入互联网职场必考的6个大数据证书!含金量高+门槛低,新手速看
先选方向,再考证书:别盲目跟风!比如想做数据分析就优先考CDA,想进云计算赛道选阿里云。
实战>证书:证书只是敲门砖,企业更看重你的项目经验。考完证立刻用真实数据练手(如Kaggle竞赛)。
性价比至上:学生党优先选免费/低价证书(如IBM Data Science),工作党可冲高含金量证书(如CAIE)。
从 o11y 2.0 说起,大数据 Pipeline 的「多快好省」之道
结语
其实不止于可观测 2.0,AI 浪潮也正在带来大模型工具在生产落地,而可观测大数据存储、计算是它们的基石。我们相信基于 SPL 的可观测 Pipeline 在 Schema-Free 数据处理、Wide Events 加工、实时高性能、灵活可扩展上具有很强的优势。同时,我们正在持续增强 SPL Pipeline 的能力,敬请关注。