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過來人對大數據學習的建議
2019-03-01
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現在大數據可以說是非?；馃岬?，很多年輕人都會選擇通過一些學習或者培訓來加入到這個行業。但是，大數據的學習其實是比較困難的，這是因為大數據學習中有很多的內容，深淺不一，難度升級，如果想要完全學通基本上是不可能的。那么，在學習大數據的時候有哪些比較實用的建議呢？     


一、需要重視的是培訓和眾包，什么是眾包呢？眾包是一種基于互聯網的創新生產組織形式，企業利用網絡將工作分配出去，通過讓更合適的人群參與其中來發現創意和解決問題。就目前而言，眾包和開源的組合極大推動了IT產業的快速發展，當企業和研究者可在眾包上發布數據，數據分析人員可在其上進行競賽以產生最好的模型。這一眾包模式本質就是集體智慧編程的體現，即有眾多策略可以用于解決幾乎所有預測建模問題，而分析人員不可能一開始就能找到最佳方案，我們通過眾包的形式來解決這一難題，進而使數據科學成為一場集體智慧運動。


二、需要大家知道的是，大數據的興起只是說明了一種現象，隨著科技的高速發展，數據在人類生活和決策中所占的比重越來越大。面對如此廣度和深度的大數據技術棧和工具集，如何學習和掌握好大數據分析這種技能，這就需要大家根據自身的實際情況進行學習。不過技術的學習和應用也是相通的，條條大路通羅馬，關鍵是要找準切入點，理論與實踐結合，有全局觀，工程化思維，對復雜系統設計開發與關鍵技術體系的主要矛盾要有所把握。熟悉大數據基礎理論與算法、應用切入、以點帶面、舉一反三、橫向擴展，從而構建完整的大數據知識結構和核心技術能力，這樣的學習效果就會好很多。


當然，技術發展也遵循量變到質變規律，我們都知道，人工智能、物聯網、大數據、云計算是四位一體發展的，未來智能時代的基礎設施、核心架構將基于這四個層面，這種社會演化趨勢也很明顯。從農業時代到工業時代，再到互聯網時代，然后就是智能化時代。在這個四位一體智能技術鏈條里面，物聯網重在數據采集，云計算重在基礎設施，大數據技術處于核心地位，人工智能則是發展目標，所以學習大數據技術還需要對這四個方面加以綜合研究和理解。這樣才能夠學好大數據。


總的來說，大數據學習是一個持續不斷的過程，無論是參加課程還是自學，都只是讓我們具備進入這個行業的基本條件，個人思維的鍛煉和提升也要并駕齊驅，不能單單是一味被灌輸知識而不自己思考。希望小編的這篇文章能對大家有所幫助。


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