學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)發(fā)展第一階段:了解大數(shù)據(jù)的理論知識(shí)學(xué)習(xí)一門課程，首先要對(duì)這門課程有一個(gè)簡(jiǎn)單的了解。比如你要先學(xué)習(xí)這門課的一些專業(yè)術(shù)語，學(xué)習(xí)一些入門概念，知道這門課是做什么的，主要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)也是如此。你需要知道什么是大數(shù)據(jù)。一般大數(shù)據(jù)主要用在那些領(lǐng)域。避免在對(duì)大數(shù)據(jù)一無所知的情況下盲目學(xué)習(xí)。

因?yàn)橐莆找婚T計(jì)算機(jī)編程語言，我們都知道計(jì)算機(jī)編程語言有很多種，比如R，C ，JAVA等等。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)發(fā)展第三階段:學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程經(jīng)過一段時(shí)間的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)基本掌握了編程語言，接下來就可以學(xué)習(xí)課程的大數(shù)據(jù)部分了。在這里，大數(shù)據(jù)開發(fā)與學(xué)習(xí)要特別提醒大家的是，業(yè)內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)講座82%是hadoop、spark生態(tài)系統(tǒng)、暴風(fēng)實(shí)時(shí)開發(fā)等課程。

數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重于使用算法或一些其他模式來解決實(shí)際問題(實(shí)踐和應(yīng)用)。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的是相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論研究和算法改進(jìn)(理論和學(xué)術(shù)兩方面)。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)在很大程度上是重疊的，因?yàn)楹芏鄼C(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用來更好地挖掘數(shù)據(jù)。NLP處理的是自然語言，可以看作是數(shù)據(jù)。NLP是從自然語言中找到人們想要的東西，所以NLP可以看作是數(shù)據(jù)挖掘。

NLP是一種有自己特點(diǎn)的數(shù)據(jù)挖掘，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘可以取得更好的效果。想了解更多數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)分析老師課程。CDA課程不僅培養(yǎng)學(xué)生的硬數(shù)據(jù)挖掘理論和Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能，還培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略優(yōu)化思維、挖掘管理思維、算法思維和預(yù)測(cè)分析思維，全方位提升學(xué)生的數(shù)據(jù)洞察力。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先需要了解學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的知識(shí)點(diǎn)，如HDFS、Spark、MapperReduce、storm等其次，在掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)后，制定詳細(xì)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)計(jì)劃；能夠及時(shí)解決自己不懂的問題。當(dāng)自己解決不了的時(shí)候，馬上找老師談，否則這些問題會(huì)成為后期學(xué)習(xí)的障礙；真正的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，學(xué)習(xí)的目的是為了應(yīng)用，任何企業(yè)招聘人才都是以實(shí)際開發(fā)為主要考核目標(biāo)，所以你的實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)可能會(huì)影響到你入職時(shí)的薪資待遇。

當(dāng)然。畢竟記性好不如文筆差。有時(shí)候你沒有記憶當(dāng)你沒有互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，那你不是瞎了。當(dāng)然有，不然怎么創(chuàng)造發(fā)明。怎么寫？新技術(shù)的發(fā)明是基于以前的技術(shù)，比如編程。沒有編程語言怎么開發(fā)軟件？就像做飯一樣。你不能邊看菜單邊做飯吧？另外，很多時(shí)候你沒有機(jī)會(huì)上網(wǎng)查。就像一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)，如果衛(wèi)星出現(xiàn)故障，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)癱瘓。

十種最常見的數(shù)據(jù)挖掘方法:1?；跉v史的MBR分析(MemoryBasedReasoning；MBR)基于歷史的MBR分析方法的主要概念是利用已知案例來預(yù)測(cè)未來案例的某種屬性，通常尋找最相似的案例進(jìn)行比較。2.MarketBasketAnalysis購(gòu)物籃分析的主要目的是找出哪些東西應(yīng)該放在一起。

例如，零售店可以利用這種分析來改變貨架上商品的排列或設(shè)計(jì)吸引顧客的商務(wù)包裝。3.決策樹在解決分類和預(yù)測(cè)方面有很強(qiáng)的能力。它們以規(guī)則的形式表現(xiàn)出來，而這些規(guī)則又以一系列問題的形式表現(xiàn)出來，通過不斷的提問最終可以得出所需要的結(jié)果。典型的決策樹在頂部有一個(gè)樹根，在底部有許多樹葉。它將記錄分解成不同的子集，每個(gè)子集中的字段可能包含一個(gè)簡(jiǎn)單的規(guī)則。

Da 數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)和分析的八大趨勢(shì)發(fā)展非常迅速，企業(yè)必須想辦法跟上，否則就有被甩的危險(xiǎn)。他還說:“過去，新興技術(shù)往往需要十年左右的時(shí)間才能成熟，但現(xiàn)在已經(jīng)大不一樣了。人們可以在幾個(gè)月甚至幾周內(nèi)拿出解決方案?！蹦敲?，我們應(yīng)該關(guān)注哪些新興技術(shù)，或者說研究人員在關(guān)注什么呢？《計(jì)算機(jī)世界》采訪了一些IT精英、顧問和行業(yè)分析師。讓我們來看看他們列出的主要趨勢(shì)。

本來是用于機(jī)器群的，現(xiàn)在情況變了。ForresterResearch的分析師BrianHopkins表示，越來越多的技術(shù)可以應(yīng)用到云數(shù)據(jù)處理中，比如亞馬遜的BI數(shù)據(jù)庫(kù)，谷歌的BigQuery 數(shù)據(jù)分析 service，IBM的sBluemix云平臺(tái)，亞馬遜的Kinesis數(shù)據(jù)處理服務(wù)。該分析師還表示，未來的大數(shù)據(jù)將是內(nèi)部數(shù)據(jù)部署和云數(shù)據(jù)的結(jié)合。