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「大数据自学」大数据开发自学中的注意点

发布时间:2020-02-03 15:01  发布人:南京北大青鸟  发布来源:大数据资讯  浏览人数:182

前言:  大数据开发随着应用越来越多,更多的人也选择加入大数据开发的行业,我相信很多人的第一选择都是自学大数据开发,自学成本低但是对自身的考验很大,要做到有合理的学习计

  我们在学习大数据开发前需要先找到适合自己的方式方法,首先需要审视一下自身的情况,是否是以兴趣为出发点,对大数据是不是自己是真的感兴趣吗,除了自身的兴趣,「大数据自学」大数据开发自学中的注意点还有哪些,今天南京北大青鸟的老师告诉你大数据自学中特别要注意的地方。
 

  1.零基础自学大数据

  对于零基础想要学习的大数据的同学,好的方案是:先关注一些大数据领域的动态,让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料(大数据的基础必备技能)和大数据入门的视频和书籍,基本的技术知识还是要了解的。在学习了一段时间之后,如果觉得自己还能应付的来,就继续寻找大数据基础视频和书籍,一步一个脚印的来;如果觉得觉得自己入门都很难,要么放弃,要么舍得为自己投资一把,去选择一家靠谱的培训机构。如果你想选择大数据培训可以考虑南京北大青鸟的大数据课程培训。


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  2.大数据学习误区

  大数据学习要业务驱动,不要技术驱动:数据科学的核心能力是解决问题。大数据的核心目标是数据驱动的智能化,要解决具体的问题,不管是科学研究问题,还是商业决策问题,抑或是政府管理问题。所以学习之前要明确问题,理解问题,所谓问题导向、目标导向,这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用,这样才有针对性,言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。如文本、网页要自然语言建模,随时间变化数据流需要序列建模,图像音频和视频多是时空混合建模。
 

  3.大数据自学善于开源

  IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势,Android开源让智能手机平民化,让我们跨入了移动互联网时代,智能硬件开源将带领跨入物联网时代,以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)进程,倒逼传统IT巨头拥抱开源,谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源(以Tensorflow,Torch,Caffe等为代表)正在加速人工智能技术的发展。为什么要开源,这得益于IT发展的工业化和构件化,各大领域的基础技术栈和工具库已经很成熟,下一阶段就是怎么快速组合、快速搭积木、快速产出的问题,不管是linux,anroid还是tensorflow,其基础构件库基本就是利用已有开源库,结合新的技术方法实现,组合构建而成,很少在重复造轮子。所以参加大数据培训才能更快更好的学习到系统的知识。
 

  大数据学习一定要清楚我是在做数据科学还是数据工程,各需要哪些方面的技术能力,现在处于哪一个阶段等,不然为了技术而技术,是难以学好和用好大数据的。如果你在自学大数据过程中感到迷茫或者想参加系统的培训,可以考虑南京北大青鸟的大数据培训课程,可以更好系统的学习大数据技能,用短的时间学会技能。

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