大数据培训,从哪方面入手?

编辑: 来源: 时间: 2018-03-08 17:46 阅读:

  大数据培训,从哪方面入手?

  目前大数据行业异常火爆,不少人都对大数据充满了兴趣,其中有大部分人都是之前没有接触过计算机技术的,对编程语言也不太了解,那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢?答案当然是否定的。大数据学习并不是高深莫测的,虽然它并没有多简单,但是通过努力,零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。

 首先学习大数据必须了解大数据理论,要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。

 大数据技术体系十分繁杂,单单基础技术就能覆盖数据采集、数据预处理、NOSQL数据库、分布式存储、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据挖掘、数据仓库、机器学习、并行计算、深度学习、人工智能、可视化等各种范畴。而现在很多人对于大数据很是迷茫,这种现象严重阻碍了中国大数据的发展。中国大数据发展的最大问题是人才匮乏。所以,想在大数据领域深耕的伙伴需要多花功夫,一切宏伟蓝图的前提条件都是自身的实力够硬!

 零基础者要学好大数据,首先要明确大数据应用的目标,计划好学习版块框架,这个框什么都能往里装。为什么会这样,因为大数据这个框太大,其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化,最终实现智能化。通过大数据应用,面向过去,发现数据规律,归纳已知;面向未来,挖掘数据趋势,预测未知。从而提高人们对事物的理解和决策处置能力,最终实现社会的普适智能。大数据源的采集如果用传感器的话离不开物联网、大数据源的采集用智能手机的话离不开移动互联网,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢,需要做并行计算和分布式计算扩展,大数据要自动特征工程离不开深度学习、大数据要互动展示离不开可视化,而面向特定领域和多模态数据的大数据分析技术更是十分广泛。我们要搞清楚大数据应用的核心目标,这个明确之后,才利于结合不同行业特点把握住共性关键技术,从而有针对性的学习。

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