其實簡單的來說，大資料就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助決策。

大資料可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜尋引擎搜尋同樣的內容，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。
大資料學習群：119599574

隨著大資料行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大資料人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那麼很多學大資料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資料，會不會不好學？

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大資料開發嗎？答案是可以的去。大資料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資料的。

 

零基礎的同學學習大資料開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

第一個階段：瞭解大資料的基本概念

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。那麼學習大資料就必須知道什麼是大資料，一般大資料的運用領域是那些，避免自己在對大資料一無所知的情況下就開始盲目學習。

 

第二個階段：學習計算機的程式語言

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。因為要掌握一門計算機程式語言，還是很難的。大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。

 

第三階段：大資料有關的學習課程

經過了前兩階段的基礎學習後，我們對程式語言也基本掌握了，接下來就可以進行大資料部分的課程學習了。在這裡小編要特別提醒大家：行業真正大資料，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資料！

 

第四個階段：專案實戰階段

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，只要你認真學習大資料就一定會學好。

大資料學習群：119599574

後續提高

大資料結合人工智可以達到真正的資料科學家。

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、演算法複雜度理論等多門學科。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的演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路的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的例項有AlphaGo、人臉識別、影像檢測等。是國內外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，演算法更新也比較快，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。