大數據是對海量數據進(jìn)行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段,處理的數據量通常是TB級,甚至是PB或EB級的數據,這是傳統數據處理手段所無(wú)法完成的。其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計算等,匯集了當前IT領(lǐng)域熱門(mén)流行技術(shù)。因此無(wú)論是從技術(shù)本身的特點(diǎn),還是就業(yè)前景都是值得IT人所學(xué)習的熱門(mén)技術(shù)之一。那么對于零基礎的學(xué)員來(lái)說(shuō),如何能夠學(xué)到扎實(shí)的理論知識與技術(shù)呢?科迅南通校區老師為你解答。

大數據是一門(mén)涵蓋內容非常廣泛的*,因此想要完全了解、掌握它,需要有足夠的動(dòng)力和長(cháng)久的堅持。即使公式已經(jīng)開(kāi)始變的模糊,你仍然想知道統計、線(xiàn)性代數和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之間的聯(lián)系。有人說(shuō)興趣在一定程度上決定人的選擇,如果你想打好大數據基礎就要從愛(ài)數據開(kāi)始。

除了對大數據有自己的熱愛(ài)之外,還應該諒解大數據的4大類(lèi)型以及大數據分析的5個(gè)基本方面。4大類(lèi)型分別為交易數據、人為數據、移動(dòng)數據以及機器與傳感器數據,只有了解大數據的基本類(lèi)型,才能對大數據進(jìn)一步深入的學(xué)習,這是學(xué)習大數據的開(kāi)始。我們所說(shuō)的大數據分析的5個(gè)基本方面包括數據挖掘算法、預測性分析能力、語(yǔ)義引擎、數據質(zhì)量與數據管理,這些是在大數據基礎階段重點(diǎn)學(xué)習的知識點(diǎn)。只有將這些知識點(diǎn)都理解透徹,才能為以后大數據的學(xué)習打下扎實(shí)的基礎。

總之,想要學(xué)好大數據,不僅需要對重點(diǎn)知識有了解,能夠分清主次,而且還要有堅持不懈的毅力?？蒲附逃髷祿?人工智能課程內容涵蓋全面,技術(shù)框架增增設專(zhuān)題,使得學(xué)員不僅學(xué)會(huì )而且學(xué)精。全程面授的高品質(zhì)教學(xué)模式,也能夠使學(xué)員遇到問(wèn)題能夠得到及時(shí)的反饋,學(xué)習效果顯著(zhù),成績(jì)提高更速。此外,還為企業(yè)和學(xué)員提供高效、便捷的雙選平臺,助力學(xué)員快速就業(yè),企業(yè)能夠覓得精英良將。