我們在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)前需要先找到適合自己的方式方法，首先需要審視一下自身的情況，是否是以興趣為出發(fā)點，對大數(shù)據(jù)是不是自己是真的感興趣嗎，除了自身的興趣，「大數(shù)據(jù)自學(xué)」大數(shù)據(jù)開發(fā)自學(xué)中的注意點還有哪些，今天南京中博教育的老師告訴你大數(shù)據(jù)自學(xué)中特別要注意的地方。
 

　　1.零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)

　　對于零基礎(chǔ)想要學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)的同學(xué)，好的方案是：先關(guān)注一些大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的動態(tài)，讓自己融入大數(shù)據(jù)這樣一個大的環(huán)境中。然后找一些編程語言的資料(大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)必備技能)和大數(shù)據(jù)入門的視頻和書籍，基本的技術(shù)知識還是要了解的。在學(xué)習(xí)了一段時間之后，如果覺得自己還能應(yīng)付的來，就繼續(xù)尋找大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)視頻和書籍，一步一個腳印的來;如果覺得覺得自己入門都很難，要么放棄，要么舍得為自己投資一把，去選擇一家靠譜的培訓(xùn)機構(gòu)。如果你想選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)可以考慮南京中博教育的大數(shù)據(jù)課程培訓(xùn)。

 

　　2.大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)誤區(qū)

　　大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要業(yè)務(wù)驅(qū)動，不要技術(shù)驅(qū)動：數(shù)據(jù)科學(xué)的核心能力是解決問題。大數(shù)據(jù)的核心目標是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化，要解決具體的問題，不管是科學(xué)研究問題，還是商業(yè)決策問題，抑或是政府管理問題。所以學(xué)習(xí)之前要明確問題，理解問題，所謂問題導(dǎo)向、目標導(dǎo)向，這個明確之后再研究和選擇合適的技術(shù)加以應(yīng)用，這樣才有針對性，言必hadoop,spark的大數(shù)據(jù)分析是不嚴謹?shù)?。不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域需要不同方向理論、技術(shù)和工具的支持。如文本、網(wǎng)頁要自然語言建模，隨時間變化數(shù)據(jù)流需要序列建模，圖像音頻和視頻多是時空混合建模。
 

　　3.大數(shù)據(jù)自學(xué)善于開源

　　IT前沿領(lǐng)域的開源化已成不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，Android開源讓智能手機平民化，讓我們跨入了移動互聯(lián)網(wǎng)時代，智能硬件開源將帶領(lǐng)跨入物聯(lián)網(wǎng)時代，以Hadoop和Spark為代表的大數(shù)據(jù)開源生態(tài)加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)進程，倒逼傳統(tǒng)IT巨頭擁抱開源，谷歌和OpenAI聯(lián)盟的深度學(xué)習(xí)開源(以Tensorflow,Torch,Caffe等為代表)正在加速人工智能技術(shù)的發(fā)展。為什么要開源，這得益于IT發(fā)展的工業(yè)化和構(gòu)件化，各大領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)棧和工具庫已經(jīng)很成熟，下一階段就是怎么快速組合、快速搭積木、快速產(chǎn)出的問題，不管是linux,anroid還是tensorflow，其基礎(chǔ)構(gòu)件庫基本就是利用已有開源庫，結(jié)合新的技術(shù)方法實現(xiàn)，組合構(gòu)建而成，很少在重復(fù)造輪子。所以參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)才能更快更好的學(xué)習(xí)到系統(tǒng)的知識。
 

　　大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一定要清楚我是在做數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程，各需要哪些方面的技術(shù)能力，現(xiàn)在處于哪一個階段等，不然為了技術(shù)而技術(shù)，是難以學(xué)好和用好大數(shù)據(jù)的。如果你在自學(xué)大數(shù)據(jù)過程中感到迷茫或者想?yún)⒓酉到y(tǒng)的培訓(xùn)，可以考慮南京中博教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，可以更好系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技能，用短的時間學(xué)會技能。