说出来你可能不信，虽然做大数据已经六年多了，学习大数据的念头却是最近才有的。前几天，为了弄明白CAP定理到底怎么证明，真是跋山涉水缘木求鱼，可谓上下而求索。在知乎、stackoverflow等处发了问题之后，我突然想到，还有大数据的QQ群和贴吧嘛，也可以去里面问问。
摘要总结：本文主要介绍了如何学好大数据，包括了解大数据的基本概念、学习相关技术、选择合适的工具、学习基本的数据处理能力、掌握数据分析方法、了解大数据的行业应用和发展前景等。同时，本文还提供了学习大数据的学习线路图，以帮助读者更好地掌握大数据技术，并为未来的职业发展做好准备。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展，离不开海量数据。
最近新闻热点，关于女性的职场、成长、家庭等话题频频被提起，社会对女性的关注变得越来越多，与此同时我们发现女性这个群体开始日益的在各行各业崭露头角，包括那些以为只能男生从事的行业，比如大数据，比如IT等等。但其实因为中国人会有很多固有的传统观念，比如就偏执的认为女性就应该从事稳定的职业，有些职业就只能是男生从事，所以面对如此多的闲言碎语，女生自己也会开始纠结和忧郁自己到底适不适合从事这个行业，从事这个行业到底会不会有发展前景。今天就分析最近火热的大数据行业，女生到底有没有发展前景。
要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
大数据开发需要学哪些项目？从哪里入手比较好？大数据时代的兴起，带起了批量先进技术的发展，于大数据技术而言，核心就是数据，包括我们的个人信息、浏览记录和购买详单等等，都是庞大的数据库中的一个数据。而大数据程序员在学习过程中，就会跟这些数据打交道，接触到不同的项目，从而不断升级自己的技术库。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
大数据概念想必大家都不陌生，毕竟是近年来最热门的话题之一。在计算机以及互联网如此普及的今天，我们所有人每天都会在互联网上产生大量的数据，例如在淘宝浏览商品时会产生数据，使用社交app进行即时通讯时也会产生数据，每天股市的上涨下跌及交易量也是数据......如此可见，每天互联网上产生的数据是有多庞大，数据可谓是无处不在：
零基础学大数据编程需要哪些基础?程序员薪酬高、工作环境好，是很多同学向往的职业，让很多非计算机专业的同学羡慕不已。非计算机专业难道就不能成为程序员了吗? 一、零基础学大数据编程需要基础： 1、数学基础
<数据猿导读> 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上
最近几年IT技术的发展真的是日新月异，什么云计算、大数据、机器学习、AI等等名词层出不穷。多数程序员内心其实是恐慌的，我也时常会感到危机感。每每看到“xx培训，大数据就业，钱景好”我嘴上说不要，身体还是很诚实的。
[ 导读 ] 清华-青岛数据科学研究院（以下简称“数据院”）自2014年4月成立以来，秉承“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”24字指导方针，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才。
报告以"迈入数字时代"为始,开启了演讲。[1]追溯数字时代的发展历程可从上世纪四十年代计算机的发明开始,直至今日的大数据时代的到来。期间数字技术从未停止发展的步伐,有别于传统数据处理方案的数据量小，记录不完整，结构单一，大数据技术诞生之初，便为海量数据的处理提供解决方案。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何挑选Java大数据培训机构?对于有java的基础的人来说，可以视情况直接跳过java阶段的学习，那么学习时间就可以少一个多月时间，当然前提是基础
80 页数：208 问题：在科学研究中，为什么过程和方法比结论更重要呢 回答： 因为得到一个正确的结论很容易。很多事情蒙一下，还有一半蒙对的可能性 仅有结论是不行的，需要一套方法能够不断的发展，科学才是正道 在科学上我们强调坚持实证精神，强调实验结果的可重复性和可验证性，强调要不断推翻过去的权威这种思想，因为有这样知识的积累才能叠加，人们才能在前人的基础上不断进步 81 页数：218 问题：为什么要阅读非小说类名著 回答： 增长知识 可以进一步提高语言能力，特别是理解力 名著或者说经典都是经过了时间考
大数据技术涉及内容庞杂，应用领域广泛，各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大。本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核心技术什么。
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 贾其萃，女，清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目，充分
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核
在这个行业，每隔一段时间都会出现新的技术，好焦虑呀，到底该学什么？14年移动开发出现了大量的泡沫，随便一个培训机构培训几个月出来的在北上广都是8k起，现在感觉移动开发工程师供应需求方都要饱和了。招聘公司每天简历都要收到上百封，很多移动开发面试都接不到电话。该怎么办？要学习RN吗？要学习后台吗？在校的准程序员们学习android还合适吗？现在移动端不景气，是不是要学习新的语言，逃离移动端技术？
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特、申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家举办了一次聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语。 这次聚会标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。 经过数十年的发展，人工智能已从最初的感知机，历经逻辑回归和支持向量机，发展到目前最为火热的深度学习。人工智能的研究成果已经从实验室落地，其工程实践涉及的应用也从个别领域延伸至各行各业。 与其他计算机技术相比，人工智能涉及的数学知识，特别是微积分和统计学知识比较多，并且有一定的入行
近日，广州市政府官方网站公布了工信委、商务委和国资委3个部门的“三定方案”。三个部门共“定编”339名，其中商务委编制最多，占比超4成。机构设置方面，工信委下设的广州市大数据管理局（正处级）颇具创新，其承载着建设工业大数据库等9项重要职责。 城市发展到了今天这么大的体量，社会治理模式也需要不断升级。大数据，无疑是一个重要的发展方向。随着网络的普及，越来越多的行为在网上发生，“凡走过必留下痕迹”，有的商业数据公司将其收集起来，分析用户情况，还能卖个高价。政府部门也亟需重新认识自己手中掌握的数据价值
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
5月26日，2018中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕，国家主席习近平向大会发来的贺信，在与会嘉宾中引起了热议。大家表示，要把握好大数据发展的重要机遇，助力我国经济从高速发展转向高质量发展。 大家表示
本文来自@阿里数据运营 微博分享，由车品觉老师在2014西湖品学大数据峰会分享的《大数据这三年》演讲内容。文章未经演讲者审阅。 1、大部分人已经开始停止讲大数据了 今年我们去美国的大数据的时候，你会发现大部分人已经开始停止讲大这个词了，那创造了一个词叫Data，这个词是非常有意思的，我们把数据工程化，里面必须要有一个标准要出现，而且在有标准要出现之后，还有一些楼层要出现。那么Data我自己的想法是什么呢？我没有跟马总沟通过，我们这个Data要泛化更多的人要用，更多的人去用上数据，就好象20年前我们让每一个
导读：2017年最受金主热捧的八家医疗公司有何玄机？国外融资五强到底优势何处？对比国外融资差距下，国内三家是如何获得国内资本市场青睐？妙健康到底“妙”在哪里？好大夫在线是如何吸引腾讯爸爸怒投2亿美元？
随着大数据、人工智能等技术集中爆发和走向融合发展，大数据的基础作用正在逐步显现，大数据技术服务需求增加，基于大数据与数字经济、智慧城市与政务大数据、运营商大数据、大数据标准化、互联网+大数据、健康医疗大数据应用等众多项目及企业纷纷入局,大数据产业发展进入务实推进的新阶段。大数据交易信息安全等国家行业政策的相继出台，也为大数据的流通交易的规范发展提供了法律支撑。
大数据是国家战略 更是未来发展之基 腾讯研究院 随着“大数据时代”的到来，作为国家行政机构，政府承担着大量公众事务的管理和服务，与企业相比，它有着数据收集的天然优势。近年来，我国有多个省市从智慧城市建设、大数据产业规划等不同层面，将政府数据公开列入到了整体发展规划中。政府数据在保障公共安全、国家安全、不涉密的前提下，尽可能的公开，有利于云计算及大数据深度挖掘的二次开发，有利于为政府决策和公共服务提供基础数据池。 在李克强总理向大会作的政府工作报告中，信息通信业相关内容在报告中所占比例大为增加。
2017年2月18日，在工业和信息化部和国家标准化管理委员会的指导下，《工业大数据白皮书》在北京正式发布。中国电子技术标准化研究院赵波院长指出，标准化是大数据在制造业领域中应用发展最为重要的方面，电子标准院不但要做好大数据相关标准化工作的顶层设计，从全局的角度统筹规划大数据标准化布局，还要积极研制重点领域的关键标准，特别是标准的试验验证和试点示范将成为后续的工作重点。电子标准院也将联合政产学研用各方来开展工业大数据标准化战略规划的综合研究，对产业热点和重点问题广泛开展交流、沟通与合作，共同推动工业大数据标准
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要写好一篇技术博文，首先你需要确定自己的博文的主题，并且要有清晰的思路。在写作过程中，你要确保把重点放在内容上，避免过多的冗长和拖沓。你还要确保文章的内容是有价值的，并且能够解决读者遇到的问题。在撰写完成后，一定要进行拼写检查和语法检查，以确保文章的质量。最后，你可以考虑向别人征求意见，以便提高文章的质量。
最近职业上遇到了很多困惑，感觉都在说大数据不行了，过了红利期，现在有点凉凉的感觉，也不知道是我的感觉还是行业就是这样。希望大家能够谈谈自己的看法和感受。
大数据主要有三个来源。首先是互联网特别是社交网络产生的海量信息；其次是大的科学工程早就产生了大数据，比如说“上帝离子”研究中产生的大量科学数据；再者是新的技术催生了很多大数据。我们国家从政府层面号召广大科研工作者对大数据进行研究，很多企业也非常积极。大数据的真正消费者是网民，技术基础是互联网。 大数据实际上给技术人员带来了很多挑战。我们应该在整个生命周期中研究大数据，包括采集、传输、处理、应用。大数据有很多安全问题，我们提倡用大数据说话，不要执迷于大数据。我们既要分析大数据，但不能过分解读。科学研究具
导语 随着全国各省高考分数线的公布，考生和家长也投入到了报考志愿的战争中。高薪、市场需求居高不下的数据科学家正在成为众多年轻人的理想职业。那么想要进入大数据领域并成为佼佼者，如何从高考选专业开始科学规划？ 大数据文摘联合数据派（datapi）策划了本期专题，针对“数据科学家”的专业成长路径，采访了清华大学徐葳教授、阿里数据专家刘智勇、哥伦比亚大学数据科学在读硕士王昱森，希望他们从各自不同的角度，给想要走上大数据这条路的年轻人选择专业提供一些参考。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师：市场需求增长,五成年薪在50万以
时隔一年半，贵阳市副市长再次精彩回复，贵阳发生了什么？ 近日，美国知名独立经济智库——米尔肯研究所发布的第二个年度《中国最佳表现城市》报告显示，在指标研究的33个全国一线及二线城市中，贵阳从去年的第十一位跃升至首位，成为2016年度中国表现最佳城市，而上海、天津则分列第二、三位。 ◆ ◆ ◆ 贵阳发生了什么？ 去年3月3日，在2015贵阳大数据草根创新公开赛新闻发布会上，贵阳市人民政府副市长徐昊就贵阳大数据产业发展作了题为“贵阳发生了什么”的主题报告。报告由36页PPT的满满干货组成，清晰地描绘了贵阳
Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的组件，其实还是最核心的RDD。 只不过，针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，学过了Spark SQL之后，你理解这种封装就容易了。之前学习Spark SQL是不是也是发现，它针对数据查询这种应用，提供了一种基于RDD之上的全新概念，DataFrame，但是，其底层还是基于RDD的。所以，RDD是整个Spark技术生态中的核心。要学好Spark在交互式查询、实时计算上的应用技术和框架，首先必须学好Spark核心编程，也就是Spark Core。 这节课，作为Spark Streaming的第一节课，我们先，给大家讲解一下，什么是大数据实时计算？然后下节课，再来看看Spark Streaming针对实时计算的场景，它的基本工作原理是什么？？
国际调查机构DNV GL联合GFK Eurisko共同开展了一项关于大数据使用的调查。调查访问了1189位专业人士，来自82个不同的企业，遍及欧洲、亚洲、北美、中美以及南美洲。这份调查主要分析全球企业
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
Java语言的精密和强大，使得这门语言在技术开发领域，始终占据着重要的地位，进入大数据时代以来，Java作为大数据开发的主流编程语言，其实力再次得到认可。很多人也看好Java大数据方向，那么现在入行Java大数据值得吗？前景如何呢？
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