这是一个非常好的问题,作为一名科研教育工作者,我来回答一下。
首先,大数据技术体系是非常庞大的,要想全面了解大数据技术需要一个系统的学习过程,而且还需要突破一系列学习难点,对于零基础的初学者来说,要想实现快速入门,最为直接和有效的方式之一就是选择一个切入点,然后基于应用场景来学习大数据技术。
大数据的应用场景非常多,不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同,初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境,来选择一个适合自己的应用场景。大数据的行业应用无非有三大场景,其一是数据采集场景,其二是数据分析场景,其三是数据应用场景,可以结合具体的场景来制定学习规划。
数据采集的应用场景非常多,很多行业领域在开展业务的过程中,都需要先完成数据采集任务,而数据采集领域的人才需求量也相对比较大,整个数据采集涉及到的环节也比较多,包括数据采集、整理和存储三大部分。相对于数据分析和应用环节来说,数据采集的入门还是相对比较容易的,初学者可以从爬虫开始学起,然后再逐渐展开和深入。
数据分析是大数据技术的核心之一,数据分析也是当前实现数据价值化的主要方式之一,所以学习大数据技术通常都一定要重视数据分析技术。数据分析当前有两大方式,其一是统计学方式,其二是机器学习方式,这两种方式的学习都需要一个过程,可以从基本的统计学知识开始学起,要重视数据分析工具的学习。
数据应用是大数据价值的出口,当前的数据应用目标有两大类,其一是给决策者使用,其二是给智能体使用,当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体,数据应用目标还将增加一个价值载体的分类。
最后,对于大数据初学者来说,不论选择哪个学习场景,最好要能够得到专业人士的指导,这对于提升学习效率有非常直接的影响。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!
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