大数据究竟多大才算是,该如何学习大数据？

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在理解大数据概念的时候。通常都有几个较为明显的误区。其一是只有足够大的数据才能算是大数据范畴；其二是大数据和互联网是隔离的；其三是大数据就是统计学；其四是大数据会“杀熟”。应该尽量远离大数据等等。

在大数据时代。任何体量的数据都可以采用大数据技术进行处理。传统的结构化数据处理方式也已经并入到了大数据的技术体系。所以大数据技术本身对于数据量的大小并没有绝对的要求。并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

大数据本身是互联网、物联网和传统信息系统共同发展所导致的结果。所以大数据与互联网存在紧密的联系。事实上目前互联网领域是推动大数据发展的重要力量。所以大数据与互联网本身就密不可分。从互联网发展的前景来看。大数据是互联网价值的重要体现。所以未来大数据的价值必然会不断得到提升。

由于目前大数据分析技术往往会采用统计学的方式。这导致不少人认为大数据就是统计学。实际上大数据在进行数据分析的过程中。不仅需要统计学技术。也需要机器学习相关技术。当然。统计学作为大数据的三大基础学科。在大数据技术体系中占有重要的地位。

目前大数据人才的培养既包括研究生教育（培养创新型人才）。也包括专科教育和本科教育。随着大数据技术体系的逐渐成熟。学习大数据的过程也会更为顺利。

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。都可以在评论区留言。或者私信我！

其他观点：

大数据并非是大的数据。而是将数据价值化的新概念。可以说任何体量的数据都可以使用大数据技术来处理。在大数据时代。企业中有很多商业数据需要大数据开发工程师来采集、储存、处理。所以逐渐的大数据岗位越来越多。

目前是大数据开发落地应用的初级阶段。市场需要更多的大数据开发人才。面对偌大的市场需求。有越来越多的小伙伴想学习大数据开发技术。但是并不是每个人都可以学习的。学习大数据对编程基础和逻辑思维能力有一定的需求。因为大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言。

由于大数据的复杂性。对于小伙伴学习大数据的难易程度来讲。不同基础的小伙伴。难易程度不同。那小伙伴该如何去学习大数据开发技术呢？

1.注重编程基础知识的积累

上面我也说过了。大数据是比较复杂的编程语言。想要学习大数据开发技术是需要有一定的编程基础的。但是有些零基础学习大数据的小伙伴。还是需要学习java、Python、web等编程基础。

2.确定发展方向。以用为学

小伙伴可以事先了解一下企业对大数据开发技术的需求是什么。确定自己的发展方向。根据企业所需要的大数据开发技术需求。制定适合自己的学习路线。针对性学习。才能提高学习效率。

3.多练习项目案例

在平时。小伙伴在积累基础知识的过程中。不要忘了多加练习项目案例。多敲代码。培养自己的编程思维。

最后。小伙伴想要学习大数据开发技术。还需要不断的探索适合自己的学习方法。尚硅谷大数据培训班是一家比较靠谱的IT教育培训机构。以理论实践相结合的教学方式传授更多的大数据开发技术知识。让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时。积累更多的项目实战经验。

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其他观点：

大数据。什么是大数据呢？多大的数据叫大数据？红火一时的数据分析走向了我们。纷纷称不分析数据企业将长久不了。可是究竟什么样的数据才是大数据呢。什么样的数据才是最大的呢？

如果你没有接触过大数据。那么你就不知道大数据究竟有多大。大到什么样的数据才能称之为大数据。那么。根据数据收集的端口。企业端与个人端之间。大数据的数量级别是不同的。

大数据开发学习有一定难度。零基础入门首先要学习Java语言打基础。一般而言。Java学习SE、EE。需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习。主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

什么是大数据 究竟多大才算是大数据

大数据是什么?

多大的数据叫大数据?

很多没有接触过大数据的人。都很难清楚地知道。究竟多大的数据量才可以称之为大数据。那么。根据数据收集的端口。企业端与个人端之间。大数据的数量级别是不同的。

企业端(B端)数据近十万的级别。就可以称为大数据;个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求。PC端、移动端或传统渠道都可以。重点要达到这样数量级的有效数据。形成数据服务即可。很有趣。大家可以看到2B和2C。两类大数据差了两个数量级。

有些小公司。数据只有千到万级的规模。但经过收集分析。也能从中有针对性的总结出这一群体的原则。同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作。但这并不是大数据。而是一般性的数据挖掘。

大数据的产业链是怎样的?

我在接受采访的时候。依照大数据公司在产业链的上下游关系。提出把它们分成三种不同类别：

大数据采集公司

所谓“找数据”。内部可以再分两种：

在自身正常运营的过程中就能产生大量数据源;

通过跟电信运营商、金融企业合作。获取数据源。

大数据分析公司

这一类公司。基本上都有自己的套模型。但大部分数据库模型源于相同的几个机理。包括统计学模型、深度学习算法等等。也基于美国IBM、cloudera公司开发的应用型分析模块等等。

大数据销售公司

虽然说是卖数据。但出售的并不是单一数据。而是基于数据的全套解决方案。比如精准营销等等。

这三类公司是如何协作。并把大数据作用于我们的生活呢?最容易理解的就是现在在微信朋友圈上投放的广告。

腾讯在把广告推广给每个用户的时候。都已经对用户做过精准的分析。通过收集人们在微信上使用习惯。进而分析用户的消费能力、消费习惯。形成一套精准营销方案后。给广告商生成一些定向的广告。

比如说。兰蔻的广告就从来不会推广给男性用户、豪车广告也不会推给应届毕业生。整个的微信广告体系都用到了大数据的分析模式。大家普遍反馈。在腾讯上投放的广告比网易、新浪等平台上投放的广告转化率高。正是得益于腾讯的大数据基础。

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