大数据到底好学吗：数据科学家论与大数据学习知识误区

地球

最近，很多网友就如何学习大数据技术请教了我。大数据是如何开始的？如何进行大数据分析？数据科学需要学习技术吗？大数据应用前景展望。由于大数据技术的相关内容过于复杂，大数据的应用，差异和各领域的关键技术和发展方向将更大，这两个词或三个关键技术的系统特别是困难的，本文从数据科学和大数据的角度来看，大数据的核心技术到底说的是什么，如何学习，如何避免大数据学习的误区，供参考。

推荐一个大数据学习群 119599574晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享，你愿意来学习吗？

大型数据应用程序是通用智能。

要学习大数据，大数据应用首先要明确目标，我已经说过像虎标万金油这样的大数据，近年来像百度的计算箱，这个盒子能装什么？为什么会这样？由于大数据框过大，其最终目的是利用一系列信息技术，在海量数据的条件下实现人的深层洞察和决策智能，最终实现通用的人机智能集成。

这不仅是传统信息管理的延伸，也是人类社会发展智能化管理的核心技术动力。通过大数据的应用，面向过去，发现数据规律，总结已知，面向未来，挖掘数据趋势，预测未知。

人工智能

从而提高人们对事物和决策能力的认识，最终实现社会的普遍智能。无论是商业智能、机器智能、AI，还是智能客户服务、智能答疑、智能推荐、智能医药、智能交通等相关技术和系统，它们的本质正朝着这一目标发展。随着云计算平台和大数据技术的迅速发展，大型数据基础设施建设的技术和支持越来越容易。

同时，移动互联网和物联网的综合数据采集能力客观上促进了海量数据的积累和爆炸。

幻影

在大数据是一个大盒子，什么都可以往里装，大数据源采集智能手机如果没有传感器网络、大数据源不能不移动互联网、高膨胀不能存储大量的数据而不使用云计算的海量数据，计算了传统机器学习数据分析和数据挖掘技术将相对缓慢，并行计算和分布式计算、自动特征工程不是大数据没有深度学习、大数据不能直观的交互式显示，对于一个特定的域和大数据技术的多模态数据的分析是非常广泛的，金融数据、交通数据、医学数据、数据安全、通信，大数据、大数据、社会数据、文本数据、数据、图像和视频数据的电商…等待和等待，所以范围太宽。因此，首先，我们需要明确大数据应用的核心目标。之后，我们将能够掌握共同的关键技术，并结合不同行业的特点，以便我们能够有针对性地研究。