其實簡單的來說，大數(shù)據(jù)就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策。

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大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定制，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展，也隨之出現(xiàn)了一些問題，比如大數(shù)據(jù)人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那么很多學大數(shù)據(jù)的人又出現(xiàn)了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大數(shù)據(jù)，會不會不好學？

大數(shù)據(jù)學習并不是高深莫測的，雖然對于零基礎學員來說不是那么簡單，但是只要你認真學習，加上有專業(yè)老師的指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大數(shù)據(jù)的。

零基礎的同學學習大數(shù)據(jù)開發(fā)不能急于求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

第一個階段：了解大數(shù)據(jù)的基本概念
首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，比如說，要先學習這門課程的一些專業(yè)的術(shù)語，學習一些入門概念知道這么課程是做什么的，主要的學習知識有哪些。那么學習大數(shù)據(jù)就必須知道什么是大數(shù)據(jù)，一般大數(shù)據(jù)的運用領域是那些，避免自己在對大數(shù)據(jù)一無所知的情況下就開始盲目學習。

.在入門學習大數(shù)據(jù)的過程當中有遇見學習，行業(yè)，缺乏系統(tǒng)學習路線，系統(tǒng)學習規(guī)劃，歡迎你加入我的大數(shù)據(jù)學習交流裙：251956502 ，裙文件有我這幾年整理的大數(shù)據(jù)學習手冊，開發(fā)工具，PDF文檔書籍，你可以自行下載。

第二個階段：學習計算機的編程語言
對于零基礎的小伙伴們來說，開始入門可能并不是那么容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。

第三階段：大數(shù)據(jù)有關(guān)的學習課程
經(jīng)過了前兩階段的基礎學習后，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數(shù)據(jù)部分的課程學習了。在這里小編要特別提醒大家：行業(yè)真正大數(shù)據(jù)，82%主講都是hadoop、spark生態(tài)體系、storm實時開發(fā)，初學者請務必認清你要學的是不是真正大數(shù)據(jù)！

第四個階段：項目實戰(zhàn)階段
實戰(zhàn)訓練可以幫助我們更好的理解所學的內(nèi)容，同時對相關(guān)知識加強記憶。在以后的實際運用中，可以更快的上手，對于相關(guān)知識的使用方法也有了經(jīng)驗。

世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大數(shù)據(jù)就一定會學好。

后續(xù)提高
大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智可以達到真正的數(shù)據(jù)科學家。

機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了，學習起來相對容易。

深度學習：深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，最近幾年發(fā)展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內(nèi)外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，算法更新也比較快，需要跟隨有經(jīng)驗的老師學習。

最快的學習方法，就是師從行業(yè)專家，畢竟老師有多年積累的經(jīng)驗，自己少走彎路達到事半功倍的效