什么是數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)是什么意思？大數(shù)據(jù)意味著數(shù)據(jù)要在線，這樣你的數(shù)據(jù)才能有分析或處理的價(jià)值。很多數(shù)據(jù)網(wǎng)上的分析是有意義的。你可能會(huì)得到你想要的數(shù)據(jù)，這些素材很多都用在電影里，比如人臉?biāo)阉?、人員定位、流量分析、運(yùn)行狀態(tài)等等?，F(xiàn)在有很多應(yīng)用，但是落地的少一點(diǎn)。還是創(chuàng)造價(jià)值。什么是big 數(shù)據(jù)，big 數(shù)據(jù)為什么重要，如何應(yīng)用big 數(shù)據(jù)空談數(shù)據(jù)沒有太大意義。要看數(shù)據(jù)的主攻方向。

如果你想學(xué)習(xí)Da 數(shù)據(jù)，不管你是零基礎(chǔ)還是有一定基礎(chǔ)，都必須至少會(huì)一門計(jì)算機(jī)編程語言，因?yàn)镈a 數(shù)據(jù)的開發(fā)離不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這種編程語言不一定是java。舉個(gè)例子，如果你專注于Hadoop開發(fā)，那你一定要學(xué)習(xí)java，因?yàn)镠adoop是java開發(fā)的。如果想專注于spark方向，就要學(xué)習(xí)Scala語言，每個(gè)方向需要的編程語言都不一樣。

希臘有一個(gè)著名的谷物堆悖論。“如果一粒小米不能形成糧堆，兩粒小米不能形成糧堆，三粒小米不能形成糧堆，以此類推，再多的小米也不能形成糧堆。然而，事實(shí)并非如此。第一步:統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù)，關(guān)于數(shù)學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)，我在大學(xué)課堂上學(xué)過一部分，如果是數(shù)學(xué)科學(xué)專業(yè)的話會(huì)學(xué)得更深。關(guān)于統(tǒng)計(jì)知識，還是需要一些思維鍛煉的。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析可以增加個(gè)人就業(yè)機(jī)會(huì)，因?yàn)殡S著企業(yè)的數(shù)字化，任何行業(yè)都需要數(shù)據(jù)分析工作，比如電商/人力資源/金融/游戲。

數(shù)據(jù)數(shù)量越大，訓(xùn)練出來的模型理論上就越真實(shí)。比如選股，你的模型越好，選到好股票的概率就越高。其次，當(dāng)模型足夠大時(shí)，需要足夠的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練的支撐。深度學(xué)習(xí):一種用于數(shù)據(jù)的表征學(xué)習(xí)方法。學(xué)習(xí)Da 數(shù)據(jù)可以更好的描述數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)部信息。深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn):1。強(qiáng)調(diào)模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5、6甚至10個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)；2.闡明特征學(xué)習(xí)的重要性。

與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征可以更好地描述數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)部信息。擴(kuò)展數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)有三個(gè)局限:1。第一，深度學(xué)習(xí)幾乎總是需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。這使得視覺研究人員過于關(guān)注容易標(biāo)記的任務(wù)，而不是重要的任務(wù)。2.其次，Deep Web在基準(zhǔn)數(shù)據(jù) set上表現(xiàn)良好，但在數(shù)據(jù) set以外的真實(shí)世界圖像上可能會(huì)嚴(yán)重失敗。尤其是深網(wǎng)難以應(yīng)對數(shù)據(jù)不常發(fā)生的“罕見事件”。

Da 數(shù)據(jù)什么事？是一種運(yùn)營模式，一種能力，一種技術(shù)，還是數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱？今天的“Da 數(shù)據(jù)”和傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)”有什么區(qū)別？Da 數(shù)據(jù)的來源有哪些？等一下。當(dāng)然，我不是專家學(xué)者，也無法給出一個(gè)讓大家信服的權(quán)威定義。下面我說的只是基于自己理解的總結(jié)，只是表達(dá)個(gè)人理解，不求全面權(quán)威。

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，大學(xué)也必然會(huì)緊跟社會(huì)發(fā)展趨勢培養(yǎng)更多行業(yè)需要的專業(yè)人才，所以不僅現(xiàn)有專業(yè)需要不斷更新知識體系，新的專業(yè)也會(huì)開設(shè)，這是必然的發(fā)展規(guī)律。擴(kuò)展信息大學(xué)在開設(shè)新專業(yè)時(shí)，往往有一個(gè)嚴(yán)格的評估流程，不僅需要整合大量的教育資源，包括導(dǎo)師資源、學(xué)科資源、行業(yè)資源、實(shí)驗(yàn)資源等。，還需要經(jīng)過很多專家的論證，包括教育專家、行業(yè)專家、教育主管部門的專家。

根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)，大學(xué)在開設(shè)新專業(yè)時(shí)往往會(huì)非常謹(jǐn)慎，所以新設(shè)專業(yè)的就業(yè)情況往往會(huì)有不錯(cuò)的表現(xiàn)。大學(xué)在開設(shè)新專業(yè)時(shí)，往往會(huì)從高到低覆蓋。比如很多大學(xué)都陸續(xù)開設(shè)了專業(yè)數(shù)據(jù)等。雖然專業(yè)數(shù)據(jù)是一個(gè)比較新的專業(yè)，但是很多大學(xué)在研究生階段已經(jīng)積累了很多的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，所以雖然看起來專業(yè)數(shù)據(jù)是新設(shè)立的，

數(shù)據(jù)data ology和數(shù)據(jù) DataScience是一門關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)，定義為在網(wǎng)絡(luò)空間中研究和探索數(shù)據(jù)奧秘的理論。主要有兩個(gè)內(nèi)涵:一個(gè)是研究數(shù)據(jù)本身；另一種是為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的研究提供一種新的方法，稱為數(shù)據(jù)科學(xué)研究方法。數(shù)據(jù) science的學(xué)習(xí)通常有兩個(gè)大方向。一個(gè)是挖掘出數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)，一個(gè)是數(shù)據(jù)。

研究數(shù)據(jù)本身就是為申請做鋪墊。大家對數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律有了基本的把握，才能談它的應(yīng)用，說到形象點(diǎn)，首先要掌握“一踩油門，車就停了”的概念和原理，然后按照這些基本原理開車。單純研究數(shù)據(jù)本身，如果不投入應(yīng)用，那么就缺乏實(shí)際意義，但是，這個(gè)過程對我們個(gè)人的思考是有幫助的。