過來人對大資料學習的建議

現在大資料可以說是非常火熱的，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，大資料的學習其實是比較困難的，這是因為大資料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。那麼，在學習大資料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，什麼是眾包呢？眾包是一種基於網際網路的創新生產組織形式，企業利用網路將工作分配出去，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釋出資料，資料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程式設計的體現，即有眾多策略可以用於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，進而使資料科學成為一場集體智慧運動。

二、需要大家知道的是，大資料的興起只是說明了一種現象，隨著科技的高速發展，資料在人類生活和決策中所佔的比重越來越大。面對如此廣度和深度的大資料技術棧和工具集，如何學習和掌握好大資料分析這種技能，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，有全域性觀，工程化思維，對複雜系統設計開發與關鍵技術體系的主要矛盾要有所把握。熟悉大資料基礎理論與演算法、應用切入、以點帶面、舉一反三、橫向擴充套件，從而構建完整的大資料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，人工智慧、物聯網、大資料、雲端計算是四位一體發展的，未來智慧時代的基礎設施、核心架構將基於這四個層面，這種社會演化趨勢也很明顯。從農業時代到工業時代，再到網際網路時代，然後就是智慧化時代。在這個四位一體智慧技術鏈條裡面，物聯網重在資料採集，雲端計算重在基礎設施，大資料技術處於核心地位，人工智慧則是發展目標，所以學習大資料技術還需要對這四個方面加以綜合研究和理解。這樣才能夠學好大資料。

總的來說，大資料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，個人思維的鍛鍊和提升也要並駕齊驅，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。