大數據技術怎麼自學?大數據開發如何自學?

我們在學習大數據開發前需要先找到適合自己的方式方法，

第一類：零基礎學員，對大數據行業和技術一無所知;

第二類：有一定的編程基礎，對大數據行業略知一二，無發真正應該用;

第三類：有工作經驗的工程師，對大數據行業瞭解，想轉行大數據開發。

在搞清楚了自身的狀況之外，我們要針對不同階段、不同基礎的同學制定不同的學習方案。

對於零基礎想要自學大數據，不是說不可能，但是很多以失敗告終，客觀原因：學習環境不好;主觀原因：基礎不好，看不懂，學不會，枯燥無味直接放棄。

對於零基礎想要學習的大數據的同學，最好的方案是：先關注一些大數據領域的動態，讓自己融入大數據這樣一個大的環境中。然後找一些編程語言的資料(大數據的基礎必備技能)和大數據入門的視頻和書籍，基本的技術知識還是要了解的。

在學習了一段時間之後，如果覺得自己還能應付的來，就繼續尋找大數據基礎視頻和書籍，一步一個腳印的來;如果覺得覺得自己入門都很難，要麼放棄，要麼捨得為自己投資一把，去選擇一家靠譜的培訓機構。

數據科學特點與大數據學習誤區解析

1、大數據學習要業務驅動，不要技術驅動：數據科學的核心能力是解決問題。

大數據的核心目標是數據驅動的智能化，要解決具體的問題，不管是科學研究問題，還是商業決策問題，抑或是政府管理問題。

所以學習之前要明確問題，理解問題，所謂問題導向、目標導向，這個明確之後再研究和選擇合適的技術加以應用，這樣才有針對性，言必hadoop,spark的大數據分析是不嚴謹的。

不同的業務領域需要不同方向理論、技術和工具的支持。如文本、網頁要自然語言建模，隨時間變化數據流需要序列建模，圖像音頻和視頻多是時空混合建模;

大數據處理如採集需要爬蟲、倒入導出和預處理等支持，存儲需要分佈式雲存儲、雲計算資源管理等支持，計算需要分類、預測、描述等模型支持，應用需要可視化、知識庫、決策評價等支持。

所以是業務決定技術，而不是根據技術來考慮業務，這是大數據學習要避免的第一個誤區。

2、大數據學習要善用開源，不要重複造輪子：數據科學的技術基因在於開源。

IT前沿領域的開源化已成不可逆轉的趨勢，Android開源讓智能手機平民化，讓我們跨入了移動互聯網時代，智能硬件開源將帶領跨入物聯網時代，以Hadoop和Spark為代表的大數據開源生態加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)進程，倒逼傳統IT巨頭擁抱開源，谷歌和OpenAI聯盟的深度學習開源(以Tensorflow,Torch,Caffe等為代表)正在加速人工智能技術的發展。

數據科學的標配語言R和Python更是因開源而生，因開源而繁榮，諾基亞因沒把握開源大勢而衰落。

為什麼要開源，這得益於IT發展的工業化和構件化，各大領域的基礎技術棧和工具庫已經很成熟，下一階段就是怎麼快速組合、快速搭積木、快速產出的問題，不管是linux,anroid還是tensorflow，其基礎構件庫基本就是利用已有開源庫，結合新的技術方法實現，組合構建而成，很少在重複造輪子。

另外，開源這種眾包開發模式，是一種集體智慧編程的體現，一個公司無法積聚全球工程師的開發智力，而一個GitHub上的明星開源項目可以，所以要善用開源和集體智慧編程，而不要重複造輪子，這是大數據學習要避免的第二個誤區。

3、大數據學習要以點帶面，不貪大求全：數據科學要把握好碎片化與系統性。根據前文的大數據技術體系分析，我們可以看到大數據技術的深度和廣度都是傳統信息技術難以比擬的。

大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值，數據科學還是數據工程是大數據學習要明確的關鍵問題。

大數據學習一定要清楚我是在做數據科學還是數據工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處於哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大數據的。

最後說一下，想要學習大數據的限時領取免費資料及課程

領取方法：

還是那個萬年不變的老規矩

1.評論文章，沒字數限制，一個字都行！

3.私信小編：“大數據開發教程”即可！

謝謝大家，祝大家學習愉快！（拿到教程後一定要好好學習，多練習哦!)

閱讀更多 微笑數據工程師 的文章

關鍵字: Hadoop Spark 物聯網