IT界的新方向-大數(shù)據(jù)？讓我來告訴你如何從“零”學(xué)起！

大數(shù)據(jù)行業(yè)目前炒的很是火爆，但是大數(shù)據(jù)的發(fā)展依然并不是很成熟，尤其是對于一些小白。了解系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的方法將更有利于自己更加快速有效的去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。分享一下零基礎(chǔ)如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

第一、對于初學(xué)者尤其是編程小白，Linux、Java的學(xué)習(xí)是必須的。但這并不代表我們非要研究透這些，我們只要學(xué)習(xí)對我們大數(shù)據(jù)有利的方面就可以，比如java我們只需要學(xué)習(xí)javaSE及javaEE的部分知識點。因為大數(shù)據(jù)里的hadoop、hbase、spark等都是在linux上運行的，所以linux也是我們?nèi)腴T大數(shù)據(jù)的必修課之一。

第二、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的主要技能，如：Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark、Python等，前期并不建議看書。

第三、自學(xué)能力的培養(yǎng)，很多教學(xué)資源并不是現(xiàn)成的，大家應(yīng)該有意識的去尋找一些社群、論壇、博客之類的資源型賬號，這對于自己了解最新的行業(yè)動態(tài)以及打開自己的知識面有著巨大的作用。

其實很多學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的學(xué)員反應(yīng)，自學(xué)往往效率很低，自學(xué)大數(shù)據(jù)需要非常強的學(xué)習(xí)能力。而且有著眾多的影響因素，所以對于很多的求學(xué)者而言，尤其是那些自控能力差的學(xué)生，建議還是去大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下。加米谷大數(shù)據(jù)有著專業(yè)的講師、國家大數(shù)據(jù)標準組成員親自授課、面向企業(yè)實戰(zhàn)的課程大綱、以及一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的真實項目實訓(xùn)。

我知道，自己一個人學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)是真的很難，如果你想找個人帶帶你學(xué)的話，或者學(xué)的

過程中有什么不懂得話可以+q裙 ：伍叁貳貳壹捌壹肆柒，找裙管理，帶你學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，每天有免費的公開課程學(xué)習(xí)！從基礎(chǔ)開始，你可以來學(xué)習(xí)，當(dāng)然，你想要的零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)資料我也可以免費提供?。。。?/p>

大數(shù)據(jù)這個行業(yè)火熱程度還在加劇，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸的成為IT界的新方向。加之市場需求的不斷擴大，人才缺口的不斷擴大，未來將會有更多的開發(fā)人員、零基礎(chǔ)人員、求學(xué)者進入這個領(lǐng)域，可以說在這個大數(shù)據(jù)爆發(fā)的“元年”學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可謂是正當(dāng)時。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要勇于實踐，不要紙上談兵：數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程？

大數(shù)據(jù)只有和特定領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合起來才能產(chǎn)生價值，數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要明確的關(guān)鍵問題，搞學(xué)術(shù)發(fā)paper數(shù)據(jù)科學(xué)OK，但要大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，如果把數(shù)據(jù)科學(xué)成果轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)工程進行落地應(yīng)用，難度很大，這也是很多企業(yè)質(zhì)疑數(shù)據(jù)科學(xué)價值的原因。且不說這種轉(zhuǎn)化需要一個過程，從業(yè)人員自身也是需要審視思考的。

工業(yè)界包括政府管理機構(gòu)如何引入研究智力，數(shù)據(jù)分析如何轉(zhuǎn)化和價值變現(xiàn)？數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員和企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)工程人員都得想想這些關(guān)鍵問題。

目前數(shù)據(jù)工程要解決的關(guān)鍵問題主線是數(shù)據(jù)(Data)>知識(Knowledge)>服務(wù)(Service)，數(shù)據(jù)采集和管理，挖掘分析獲取知識，知識規(guī)律進行決策支持和應(yīng)用轉(zhuǎn)化為持續(xù)服務(wù)。

解決好這三個問題，才算大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，那么從學(xué)習(xí)角度講，DWS就是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要解決問題的總目標，特別要注重數(shù)據(jù)科學(xué)的實踐應(yīng)用能力，而且實踐要重于理論。從模型，特征，誤差，實驗，測試到應(yīng)用，每一步都要考慮是否能解決現(xiàn)實問題，模型是否具備可解釋性，要勇于嘗試和迭代，模型和軟件包本身不是萬能的，大數(shù)據(jù)應(yīng)用要注重魯棒性和實效性，溫室模型是沒有用的，訓(xùn)練集和測試集就OK了嗎？

大數(shù)據(jù)如何走出實驗室和工程化落地，一是不能閉門造車，模型收斂了就想當(dāng)然萬事大吉了；二是要走出實驗室充分與業(yè)界實際決策問題對接；三是關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系都不能少，不能描述因果關(guān)系的模型無助于解決現(xiàn)實問題；四是注重模型的迭代和產(chǎn)品化，持續(xù)升級和優(yōu)化，解決新數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)和模型動態(tài)調(diào)整的問題。

所以，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一定要清楚我是在做數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程，各需要哪些方面的技術(shù)能力，現(xiàn)在處于哪一個階段等，不然為了技術(shù)而技術(shù)，是難以學(xué)好和用好大數(shù)據(jù)的。

今天的分享就到這兒了了，更多IT分享請關(guān)注V信：程序員大牛！?。?！轉(zhuǎn)發(fā)評論關(guān)注！?。?/p>