大資料開發需要學哪些專案 從哪裡入手比較好

大資料開發需要學哪些專案？從哪裡入手比較好？大資料時代的興起，帶起了批次先進技術的發展，於大資料技術而言，核心就是資料，包括我們的個人資訊、瀏覽記錄和購買詳單等等，都是龐大的資料庫中的一個資料。而大資料程式設計師在學習過程中，就會跟這些資料打交道，接觸到不同的專案，從而不斷升級自己的技術庫。

大資料一般有哪些專案?大資料專案有很多，所用到的技術也是不同的，下面先給大家介紹一個在大資料中的典型專案。

1、專案介紹

阿里網上購物的人已經習慣了收到系統為他們做出的個性化推薦， Netflix會推薦你可能會喜歡看的影片。TiVo會自動把節目錄下來，如果你感興趣就可以看， Pandora會依靠預測我們想要聽什麼歌曲從而生成個性化的音樂流，所有這些推薦結果都來自於名式各樣的推薦系統。

如果你想要學好大資料最好加入一個好的學習環境，可以來這個Q群251956502 這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

它們依靠計算機演算法執行，根據顧客的瀏覽、搜尋、下單和喜好，為顧客選擇他們可能會喜歡、有可能會購買的商品，從而為消費者服務，推薦系統的設計初衷是幫助線上零售商提高銷售額，現在這是一塊兒規模巨大且不斷增長的業務，與此同時，推薦系統的開發也已經從上世紀90年代中期只有幾十個人研究，發展到了今天擁有數百名研究人員，分別供職於各高校、大型線上零售商和數十家專注於這類系統的其它企業。

2、專案特色

有沒有想過自己在亞馬遜眼中是什麼樣子?答案是：你是一個很大很大的表格裡一串很長的數字。這串數字描述了你所看過的每一樣東西，你點選的每一個連結以及你在亞馬遜網站上買的每一件商品，表格裡的其餘部分則代表了其他數百萬到亞馬遜購物的人，你每次登陸網站，你的數字就會發生改變在此期間，你在網站上每動一下，這個數字就會跟著改變，這個資訊又會反過來影響你在訪問的每個頁面上會看到什麼，還有你會從亞馬遜公司收到什麼郵件和優惠資訊

3、專案技術架構體系

a)推薦系統基礎知識

b)推薦系統開發流程分析

c) Mahou協同過濾api使用

d)Java推薦引擎開發實戰

e)推薦系統整合執行