大数据入门——学习途径与建议

随着现代社会的迅速发展，信息越来越多，为此，人们把相关的信息整合在一起，构成了大数据，并将其应用于商业领域，教育界和政府活动等等，以提高效率和管理效果。大数据也为大多数行业的发展提供了技术支持，他们正在解决各种问题，如利用大数据分析鉴别银行卡欺诈者的行为，根据用户历史行为分析他们的行为倾向，加密保护电子证书的有效性等等。

大数据的发展已成为当今社会不可欠缺的一部分，所以，若要学习大数据必备的技能，有专业的技能是至关重要的，因为当你掌握了一些基础技能，可以让你学习更多的相关技能。

一、有关知识的积累

1、课程结构

主要有数据结构、算法、数据挖掘、机器学习、深度学习等等，版权学习的基础知识，也可以从各种书籍自学但这也需要有足够的时间进行理解。

2、计算机编程

介绍编程语言的作用，以及如何选择可编程语言。熟悉常用的编程语言，如Java、Python、PHP、C++等开发生态，以及编码规范，比如正确使用大小写，空格等。

3、数据库

学习常用数据库的结构和编程语言的懂得，也就是学习SQL、NoSQL等，还应该了解数据库的数据类型、索引、视图等，以及掌握数据库安全的技巧与要点。

4、数据挖掘

介绍和掌握数据挖掘的相关知识，包括基于数据的模型的构建，数据挖掘工具的使用，特征选择算法，分类算法，聚类分析，异常检测等等，也可以使用database tools来练习和掌握数据挖掘的技能。

5、机器学习

介绍机器学习算法，比如支持向量机（SVM），k近邻（KNN），逻辑回归，决策树，深度学习等；

6、大数据应用

大数据的应用领域有结构化数据，如商品信息数据，非结构化的数据，如语音数据，整合的数据，如网络上的用户行为数据，学习这些数据可以帮助你更好地应用这些数据。

通过上面的学习过程可以帮助学习者更好地掌握大数据，对于更为深入的学习，要具备丰富的实践技能，比如大数据应用开发、分析和处理等，更要综合性能实现真正的大数据学习。

二、 数据存储

在学习完相关知识之后，需要正确进行数据存储，选择合适的数据格式，以及存储之后的处理优化与安全性考虑。可以选择Hadoop来介绍大数据存储的理论知识，以及存储实现过程中所涉及到的技术，诸如MapReduce、Hive，HBase等，掌握这些知识可以帮助理解和应用在大数据处理中所涉及的技术。

三、 练习及技能

1、课程练习

参与实战实验工程，总结实践经验，学习相关系统，实践过程中，在系统及应用实施的过程需要获取大数据应用程序脚本性的发展方向，充分练习提高技能。

2、深入研究

以大数据领域的研究领域深入研究，关注学术作家提出的新的数据挖掘方法或技术，运用所学的理论实践新方法，从而提高技术能力。

3、参加社区

加入特定的大数据社区，从而获得帮助，与其它大数据爱好者交流，并参加相关的社区活动，不断的实践和探索，不断提高技能水平。

4、实践性项目

在实践过程中，多参考一些经过验收的大数据项目，及时关注大数据领域的发展，做一些新的大数据实践性的项目，从而完善实践技能。

总之，学习大数据，要注重实践，不断实践才能更好的提高技能，配以广泛的学习知识。有效的利用自己的时间，参与实践及社区活动，保持自己对大数据的技能水平，然后结合一定的实践才能更好的应用大数据进行管理，从而获得行业的深入的学习与实践，实现大数据入门。