瞭解大數據,才能更好地學習大數據(附學習路線)

其實簡單的來說,大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。

大數據可以實現的應用可以概括爲兩個方向,一個是精準化定製,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。

隨着大數據行業的快速發展,也隨之出現了一些問題,比如大數據人才的缺失就是目前急需解決的一個問題,那麼很多學大數據的人又出現了一些問題,就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大數據,會不會不好學?

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大數據開發嗎?答案是可以的去。大數據學習並不是高深莫測的,雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單,但是隻要你認真學習,加上有專業老師的指導和針對性的訓練,相信你也是可以完全掌握大數據的。
瞭解大數據,才能更好地學習大數據(附學習路線)

零基礎的同學學習大數據開發不能急於求成,要分階段分步驟來一步步完成,大概可以分爲四步:

第一個階段:瞭解大數據的基本概念
首先,學習一門課程的時候,要對這門課程有一個簡單的瞭解,比如說,要先學習這門課程的一些專業的術語,學習一些入門概念知道這麼課程是做什麼的,主要的學習知識有哪些。那麼學習大數據就必須知道什麼是大數據,一般大數據的運用領域是那些,避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。

.在入門學習大數據的過程當中有遇見學習,行業,缺乏系統學習路線,系統學習規劃,歡迎你加入我的大數據學習交流裙:251956502 ,裙文件有我這幾年整理的大數據學習手冊,開發工具,PDF文檔書籍,你可以自行下載。

第二個階段:學習計算機的編程語言
對於零基礎的小夥伴們來說,開始入門可能並不是那麼容易,需要學習大量的理論知識,閱讀枯燥的教材。因爲要掌握一門計算機編程語言,還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

第三階段:大數據有關的學習課程
經過了前兩階段的基礎學習後,我們對編程語言也基本掌握了,接下來就可以進行大數據部分的課程學習了。在這裏小編要特別提醒大家:行業真正大數據,82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發,初學者請務必認清你要學的是不是真正大數據!

第四個階段:項目實戰階段
實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容,同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中,可以更快的上手,對於相關知識的使用方法也有了經驗。

世上無難事只怕有心人,無論你是有基礎也好還是沒基礎也好,只要你認真學習大數據就一定會學好。

後續提高
大數據結合人工智可以達到真正的數據科學家。

機器學習:是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了,學習起來相對容易。

深度學習:深度學習的概念源於人工神經網絡的研究,最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才,但是深度學習相對比較難,算法更新也比較快,需要跟隨有經驗的老師學習。

最快的學習方法,就是師從行業專家,畢竟老師有多年積累的經驗,自己少走彎路達到事半功倍的效果。

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