學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？
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眾志成城抗擊疫情，不要出門，在家學習，共度難關。 牛津大學職業研究分析報告可以看到，大數據智能時代首先取代的是比較有規則的職業，如重複性、機械性的會被淘汰，終身學習、人文溝通、信息化與數字化、智能協作等方面的能力將越來越重要。 最近幾年不少朋友諮詢如何學習大數據技術？大數據如何入門？怎麼做大數據分析？數據科學需要學習哪些技術？大數據的應用前景如何等問題，由於大數據技術涉及的內容龐雜，應用領域廣泛，而且各個領域採用的關鍵技術差異性也比較大，所以回答上述問題也是仁者見仁，智者見智。 以下是筆者依據行業經驗來談談到底如何學大數據智能技術，供大家參考： ... 不推薦使用類似「盲人摸象」的技術學習路線：大數據技術生態體系十分龐雜，基礎技術覆蓋數據採集、數據預處理、數據脫敏、分布式計算、NoSQL數據存儲、多模式（離線、實時、流、內存）計算、多模態（圖片、視頻、音頻、文本）數據處理、並行計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、深度學習、數據可視化等各個層次，應用場景更是涉及行業的各個層面。 「3+3」學習路線 學習大數據不能像炒菜一樣，等到把所有材料都準備好了才下鍋。一是技術體系龐雜、二是應用目標廣泛、三是實戰性較強，就算學習多年也難說全面掌握。建議初學者結合自己的興趣或工作、項目需求，找一個點深鑽進去，掌握這個點的相關技術和算法，深入理解其原理、應用和評價等環節，搞透一個點之後，再以點帶面，舉一反三，逐步覆蓋大數據的各個領域，從而掌握完整的技術知識和應用經驗，這是學習大數據技術的關鍵。 一、學習的3個階段：把握技術發展的時間線，在學習的不同的階段應該有側重。 1、數據的管理和融合階段：這是大數據的基礎，重點是大數據基礎設施的建設，核心目標是要把大數據存起來、管起來、用起來。如涉及基礎框架，如Hadoop、Spark、OpenStack。還涉及很多技術細節，如數據採集、清洗、隱私、脫敏等預處理、數據抽取、轉換、集成、融合及數據安全等管控。 2、基礎描述性分析階段：主要完成數據分析工作，如商用智能、數據挖掘、專家系統，主要目標是實現離線或在線對歷史數據進行全局條件下的基本描述統計分析，對大數據進行海量存儲條件下的交互式查詢、匯總、統計和可視化。需掌握的技術如數據挖掘、多維OLAP分析和數據可視化。 3、智能學習預測階段：主要完成大數據智能高級預測分析和生產部署。採用如人工智慧、深度學習、強化學習等適用於海量數據處理的智能機器學習模型，進行高級預測性學習和反饋，最終目標是想Google大腦、百度計劃、AlphaGo一樣落地，涉及主要開源機器學習框架如TensorFlow、Keras、Pytorch等。 二、學習的3種方法：應用導向是關鍵。 1、像學校教學或培訓機構大綱一樣，恨不得把所有大數據方方面面的技術都寫上，要避免這樣的學習方式，畢竟我們不可能靠突擊，在一夜之間成為數據科學家，即使學生在有限的時間內也只能系統的掌握幾門課程。 2、從核心技術的角度進行突破，從數據科學、機器學習、大數據管理、認知計算、深度模型、Hadoop、TensorFlow等中選擇一個點深挖，快速成為一個細分領域的技術專家，這是極小數極客型技術高手最喜歡的套路，但這對編程和算法分析、系統架構等方面的能力要求極高，沒有多年的設計研發經驗很難快速上手。 3、從快速應用角度入手，以問題為導向，快速設計原型系統，從問題分析、系統架構、編程設計實現等方面疊代完成一個小的項目，再對其核心技術環節的原理、思想及設計等做系統的研究。 以上三種學習方法總結：第一種方式不可取，敷「萬金油」樣樣都學但很難深入，談不上精通，而且很多情況是時間有限、條件不允許。第二種方式稍好，但問題是技術包羅萬象，要系統的掌握一門技術必定要花費很長時間，一門技術架構說不定還沒完全掌握就快過時了，所以學習要以應用為導向，因為技術只是工具，解決問題才是關鍵，其核心就是要解決問題，搞清楚問題之後，技術的選型、技術路線的確定和技術學習才能有的放失，所謂綱舉目張，就是這個意思。 三、幾點經驗分享： 1、要業務驅動，不要技術驅動。 2、要以點帶面，不要貪大求全。 3、要善用開源技術，不要重「造輪子」。 4、要勇於實踐，不要紙上談兵。 四、核心職業角色： 1、數據分析師：重在業務理解和探索。 2、數據工程師：重在數據管理和系統實現。 3、數據科學家：重在解決問題和統籌決策。 ————————————————
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/tech/3y246ka.html
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