學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)之前，我們首先要知道的就是：
1.什么是大數(shù)據(jù)？
2.大數(shù)據(jù)是做什么的？
3.大數(shù)據(jù)就業(yè)領(lǐng)域，就業(yè)形勢(shì)是怎么樣的？
4.等明確以上三點(diǎn)之后，就可以開(kāi)始著手學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)
要確定學(xué)習(xí)線(xiàn)路，零基礎(chǔ)編程基礎(chǔ)的小白怎么去學(xué)習(xí)？
第一：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的作用
現(xiàn)代科技高速發(fā)展，一方面給人們生活帶來(lái)了便利；另一方面也給人們工作、生活沖擊越來(lái)越大。接下來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能硬件等高科技來(lái)襲，會(huì)進(jìn)一步顛覆人們傳統(tǒng)的生活方式、工作方式，所以我們有必要認(rèn)識(shí)和了解它們。
大數(shù)據(jù)（big data）定義：
美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）給出的定義是：大數(shù)據(jù)是數(shù)量大、獲取速度快或形態(tài)多樣的數(shù)據(jù)，難以用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行有效分析，或者需要大規(guī)模的水平擴(kuò)展才能高效處理。
大數(shù)據(jù)的意義：
大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)時(shí)、精確的洞察未知邏輯領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化，并快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新型數(shù)據(jù)管理技術(shù)構(gòu)建顛覆性?xún)?yōu)勢(shì)：
①洞察未知：多樣化的數(shù)據(jù)使企業(yè)可以利用更為廣泛的數(shù)據(jù)以支撐企業(yè)更多維度的分析需求，而不再局限于已知事實(shí)的分析，進(jìn)而增加戰(zhàn)略洞察力；
②優(yōu)化流程：動(dòng)態(tài)的分析變化可以使企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析業(yè)務(wù)流程的不足，進(jìn)而不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)流程；
③實(shí)時(shí)響應(yīng)：數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)分析加速了企業(yè)獲取信息及分析的速度，進(jìn)而使用戶(hù)更加靈敏的應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的變化。
大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐：
1.存儲(chǔ)
①存儲(chǔ)成本下降，存儲(chǔ)成本的下降，也改變了大家對(duì)數(shù)據(jù)的看法，更加愿意把1年、2年甚至更久遠(yuǎn)的歷史數(shù)據(jù)保存下來(lái)，有了歷史數(shù)據(jù)的沉淀，才可以通過(guò)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和價(jià)值；
②正是由于存儲(chǔ)成本的下降，才能為大數(shù)據(jù)搭建最好的基礎(chǔ)設(shè)施；
2.計(jì)算
運(yùn)算速度越來(lái)越快，海量數(shù)據(jù)從原始數(shù)據(jù)源到產(chǎn)生價(jià)值，期間會(huì)經(jīng)過(guò)存儲(chǔ)、清洗、挖掘、分析等多個(gè)環(huán)節(jié)，如果計(jì)算速度不夠快，很多事情是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。
3.智能
機(jī)器擁有理解數(shù)據(jù)的能力大數(shù)據(jù)帶來(lái)的最大價(jià)值就是“智慧”，大數(shù)據(jù)讓機(jī)器變得有智慧，同時(shí)人工智能進(jìn)一步提升了處理和理解數(shù)據(jù)的能力。
大數(shù)據(jù)幾種較為常用的功能：
1.追蹤
互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)無(wú)時(shí)無(wú)刻不在記錄，大數(shù)據(jù)可以追蹤、追溯任何一個(gè)記錄，形成真實(shí)的歷史軌跡。追蹤是許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點(diǎn)，包括消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息等。
2.識(shí)別
在對(duì)各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過(guò)定位、比對(duì)、篩選，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別，尤其是對(duì)語(yǔ)音、圖像、視頻進(jìn)行識(shí)別，使可分析內(nèi)容大大豐富，得到的結(jié)果更為精準(zhǔn)。
3.畫(huà)像
通過(guò)對(duì)同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識(shí)別、匹配，形成更立體的刻畫(huà)和更全面的認(rèn)識(shí)。對(duì)消費(fèi)者畫(huà)像，可以精準(zhǔn)推送廣告和產(chǎn)品；對(duì)企業(yè)畫(huà)像，可以準(zhǔn)確判斷其信用及面臨的風(fēng)險(xiǎn)。
4.提示
在歷史軌跡、識(shí)別和畫(huà)像基礎(chǔ)上，對(duì)未來(lái)趨勢(shì)及重復(fù)出現(xiàn)的可能性進(jìn)行預(yù)測(cè)，當(dāng)某些指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)期變化或超預(yù)期變化時(shí)給予提示、預(yù)警。以前也有基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)大大豐富了預(yù)測(cè)手段，對(duì)建立風(fēng)險(xiǎn)控制模型有深刻意義。
5.匹配在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識(shí)別，利用相關(guān)性、接近性等進(jìn)行篩選比對(duì)，更有效率地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品搭售和供需匹配。大數(shù)據(jù)匹配功能是互聯(lián)網(wǎng)約車(chē)、租房、金融等共享經(jīng)濟(jì)新商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
6.優(yōu)化
按距離最短、成本最低等給定的原則，通過(guò)各種算法對(duì)路徑、資源等進(jìn)行優(yōu)化配置。對(duì)企業(yè)而言，提高服務(wù)水平、提升內(nèi)部效率；對(duì)公共部門(mén)而言，節(jié)約公共資源、提升公共服務(wù)能力。
第二：什么是大數(shù)據(jù)未來(lái)大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景？
近年來(lái)，海量數(shù)據(jù)的快速發(fā)展已成為業(yè)界、學(xué)術(shù)界和世界關(guān)注的熱門(mén)話(huà)題。
麥肯錫公司是一家著名的管理咨詢(xún)公司。它的數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并已成為重要的生產(chǎn)要素。美國(guó)政府宣布在2012投入2億美元啟動(dòng)大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃。
數(shù)據(jù)的所有權(quán)和控制將成為國(guó)家間和企業(yè)間爭(zhēng)奪的新焦點(diǎn)。大數(shù)據(jù)正成為云計(jì)算之后的新熱點(diǎn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，大數(shù)據(jù)背后，隱藏著巨大商機(jī)。包括IBM、微軟、谷歌、亞馬遜在內(nèi)的眾多知名企業(yè)，推動(dòng)了黃金市場(chǎng)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)企業(yè)也看到了淘金熱。
例如，阿里巴巴積極構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)循環(huán)來(lái)收集和共享底層架構(gòu)。華為正在為大型數(shù)據(jù)挖掘和分析提供一個(gè)專(zhuān)業(yè)穩(wěn)定的IT基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)?；ヂ?lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)收集中心收集了超過(guò)2pb數(shù)據(jù)。
騰訊是使用用戶(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)返回給微信電子商務(wù)產(chǎn)品在QQ空間的數(shù)據(jù)。中興推出了以ICT服務(wù)為核心的高效數(shù)據(jù)中心整體服務(wù)解決方案。
曙光中國(guó)科學(xué)技術(shù)引入了XDATA大數(shù)據(jù)機(jī)。數(shù)字中國(guó)推出了智慧城市的戰(zhàn)略布局。業(yè)務(wù)分析中大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的研究與發(fā)展。利用社保行業(yè)積累的資源構(gòu)建智能醫(yī)療平臺(tái)。
Gao de和Ali將在地圖搜索、產(chǎn)品商業(yè)化、數(shù)據(jù)共享、云計(jì)算等領(lǐng)域進(jìn)行合作。Gao De，作為提供地圖導(dǎo)航地理信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的內(nèi)容提供商，現(xiàn)在試圖利用大數(shù)據(jù)為政府部門(mén)提供決策。對(duì)國(guó)家來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是未來(lái)的新石油。企業(yè)的大數(shù)據(jù)是他們夢(mèng)寐以求的藍(lán)海。
對(duì)于那些生活在大數(shù)據(jù)時(shí)代的人來(lái)說(shuō)，如果你不知道大數(shù)據(jù)，你就真的要離開(kāi)了。首先，我們需要知道什么是大數(shù)據(jù)？銷(xiāo)售比薩餅的客戶(hù)服務(wù)公司正在使用大數(shù)據(jù)。精準(zhǔn)的分析他們客戶(hù)喜歡的口味品種消費(fèi)習(xí)慣。
為什么本段的客戶(hù)服務(wù)能對(duì)普通用戶(hù)進(jìn)行如此精確的銷(xiāo)售？這是因?yàn)樗麄儽澈笥幸惶咨衿娴匿N(xiāo)售系統(tǒng)，難道不是一個(gè)系統(tǒng)嗎？有這么牛嗎？那里！他不僅通過(guò)電話(huà)，對(duì)客戶(hù)識(shí)別客戶(hù)身份信息，他了解客戶(hù)的血壓、膽固醇和衛(wèi)生保健系統(tǒng)，根據(jù)客戶(hù)在中央圖書(shū)館的記錄，他們向客戶(hù)推薦一個(gè)健康的低脂比薩，還順便給健康人掌握的老母親。
當(dāng)客戶(hù)付費(fèi)時(shí)，系統(tǒng)獲取客戶(hù)的信用記錄。當(dāng)客戶(hù)交付時(shí)，系統(tǒng)將定位人的摩托車(chē)，送比薩餅現(xiàn)金，騎摩托車(chē)自己。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)下的熱點(diǎn)，它影響力最大之處并不僅僅是人，還有就是數(shù)據(jù)相對(duì)于以前指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。而隨著越來(lái)越多的設(shè)備連接入網(wǎng)，這個(gè)增長(zhǎng)的趨勢(shì)也不會(huì)發(fā)生改變?？梢詳?shù)據(jù)是什么，他不只是0,1,他是這個(gè)世界對(duì)它自己的感知，對(duì)人行為的感知。當(dāng)我們埋怨這個(gè)身邊的設(shè)備還不夠智能時(shí)，其實(shí)是這些設(shè)備對(duì)我們的了解太少，當(dāng)足夠的用戶(hù)行為被他觀測(cè)，加以分析之后，他們會(huì)變得越來(lái)越聰明，越來(lái)越人性化，而這才是大數(shù)據(jù)真正的走向。
從目前來(lái)看：No data,no learning.No data,no intelligence.Data is the blood.沒(méi)有算法是可以脫離的數(shù)據(jù)的。機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)永遠(yuǎn)不擔(dān)心數(shù)據(jù)太多，只會(huì)擔(dān)心數(shù)據(jù)太少。
所以你不用擔(dān)心不能從數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值，而在于他們?cè)趺赐诰颍ㄊ裁此惴ǎ?，挖掘出哪方面的價(jià)值（他們的輸出是什么）。
所以大數(shù)據(jù)的熱潮不會(huì)消退。未來(lái)隨著智能化的進(jìn)步，越來(lái)越多的傳感器，越來(lái)越多的網(wǎng)站，收集到人們?cè)絹?lái)越多的行為，收集到越來(lái)越多電子化的世界表達(dá)方式，它也會(huì)越來(lái)越重要。
但是它會(huì)慢慢退到幕后，把一批單純炒作它，沒(méi)有合理利用它價(jià)值的企業(yè)淘汰掉，伴隨著新的企業(yè)出現(xiàn)，真正的發(fā)揮出它的價(jià)值。
看完以上內(nèi)容，你肯定不在猶豫，是學(xué)java，python還是大數(shù)據(jù)了。
第三：零基礎(chǔ)該如何去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)？
很多初學(xué)者，對(duì)大數(shù)據(jù)的概念都是模糊不清的，大數(shù)據(jù)是什么，能做什么，學(xué)的時(shí)候，該按照什么線(xiàn)路去學(xué)習(xí)，學(xué)完往哪方面發(fā)展，想深入了解，想學(xué)習(xí)的同學(xué)歡迎加入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)企鵝群：458345782，有大量干貨（零基礎(chǔ)以及進(jìn)階的經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)）分享給大家，并且有清華大學(xué)畢業(yè)的資深大數(shù)據(jù)講師給大家免費(fèi)授課，給大家分享目前國(guó)內(nèi)最完整的大數(shù)據(jù)高端實(shí)戰(zhàn)實(shí)用學(xué)習(xí)流程體系
對(duì)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的學(xué)習(xí)，重在掌握基本知識(shí)以及實(shí)踐應(yīng)用，合理安排基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)，可以起到事半功倍的效果，以下是比較經(jīng)典的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)路線(xiàn)：
1.大數(shù)據(jù)入門(mén)基礎(chǔ)，例如JavaSe、MySQL、Linux、HTML、CSS、JS。
2.大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)，例如數(shù)據(jù)概論、Hadoop框架、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce計(jì)算模型。
3.大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析，例如Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Sqoop、Azkaban。
4.大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算，例如Zookeeper、HBase、Redis、Kudu、Storm、Kafka。
5.Spark數(shù)據(jù)計(jì)算，例如Scala、RDD、Mahout、Python等等。
以上技術(shù)都是從基礎(chǔ)到進(jìn)階，其實(shí)也沒(méi)有那么難，堅(jiān)持下，相信一定能學(xué)會(huì)的，大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪資還是很高的，得到注定要付出。同時(shí)我總結(jié)的一張學(xué)習(xí)體系圖，較于文字的敘述更為直觀和系統(tǒng)，是由幾名一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的在職員工編寫(xiě)，他們?cè)诖髷?shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)從業(yè)時(shí)間較長(zhǎng)，有興趣可以保存高清圖之后研究一下的。
不過(guò)，在學(xué)習(xí)之前，一定要知道，數(shù)據(jù)時(shí)代需要哪些人才，如下：
1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師：
負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的研發(fā)，包括大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)架、解決數(shù)據(jù)庫(kù)中心設(shè)計(jì)等，同時(shí)，還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集群的日常運(yùn)作和系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)等。
2、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師：
負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)以及開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用程序，研發(fā)各種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序及行業(yè)解決方案。從不同的源頭抽取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以滿(mǎn)足企業(yè)的需要，將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，為提取各類(lèi)型的需要數(shù)據(jù)創(chuàng)造條件。
3、大數(shù)據(jù)分析師
從事數(shù)據(jù)挖掘工作，運(yùn)用算法來(lái)解決和分析問(wèn)題，讓數(shù)據(jù)顯露出真相，并推動(dòng)數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新。
4、數(shù)據(jù)可視化工程師
負(fù)責(zé)在收集到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中，利用圖形化的工具及手段的應(yīng)用，清楚地揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息，將其可視化，幫助用戶(hù)更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
5、數(shù)據(jù)安全研發(fā)人才
負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。
6.零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)線(xiàn)路如下圖：
