在Facebook上，每天會產生100億條消息、45億次“喜歡”按鈕點擊和3.5億張新圖片。對於許多人而言，這些信息沒有任何意義，但是藉助大數據技術，Facebook會收集、存儲和分析用戶數據，可以瞭解用戶的位置、朋友、喜好等信息，對用戶進行精準廣告投放！
Facebook的五千萬用戶信息是如何被洩露的？
Facebook的數據科學團隊其實自2007年就成立了，迄今已經發表了很多在專業屆非常有影響力的論文，只不過先前普通老百姓沒有特別關注。
Facebook 宣佈暫停戰略通信實驗室 ( SCL ) 和政治數據分析公司——劍橋分析公司的服務，因為他們未經用戶的同意，收集和分享了多達5000 萬名用戶的個人信息，針對選民的" 無意識心理偏見 "，利用AI+ 大數據在 Facebook 為選民提供個性化競選廣告，左右了 2016 年的總統大選。
這起事件表明，Facebook 的核心商業模式 --向用戶提供個性化廣告可以被利用，同時也引起思考，這些被利用的數據影響到了 2016 年特朗普和希拉里的總統大選。
Facebook數據團隊使用了哪些技術？
完整高清圖文末獲取
簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。
首先Facebook作為一個社交平臺所收集的數據已使其成為世界上最具影響力的組織之一。所以為什麼好多公司要燒錢搶入口，搶用戶，是為了爭奪數據源呀！現在由於機器學習的興起，以及萬金油算法的崛起，導致算法地位下降，數據地位提高了。拿數據很重要，巧婦難為無米之炊呀！
其次就是算數據，數據在那裡擺著，能挖出什麼商業價值就各憑本事了。算數據就需要計算平臺了，數據怎麼存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎麼算（Hadoop, Spark）
再次就是賣得出去才能變現，否則Feacbook就是搞公益了
這裡寫出大數據的技術並不是讓大家做非法的事，而是學會保護自己的隱私
同時現在是大數據時代,在國內BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大數據人才。
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
精通任何方向之一者，均會 “ 前(錢)”途無量。
三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 11K 以上，工作1年月薪可達到 2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。
那如何學習才能快速入門並精通呢？
當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的視頻課程用來跟著學習是非常有必要的。
為了讓學習變得輕鬆、高效，今天給大家免費分享一套陸金所的大數據架構師傳授的一套教學資源。幫助大家在學習大數據的道路上披荊斬棘。
這套視頻課程，詳細講解了Hadoop生態（MR、Hbase、Spark、Storm等）開發技術，深度講解了數據挖掘、機器學習相關的算法、神經網絡等內容！
而且還把集群需要用到的各種程序進行了打包，根據基礎視頻可以讓你輕鬆搭建Hadoop完全分佈式環境，像在企業生產環境一樣進行學習和實踐。
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最後，希望你能夠成為你想成為的人！
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