根據(jù)大部分重慶大數(shù)據(jù)公司及大數(shù)據(jù)分析公司的分析說(shuō)明來(lái)看，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是通過(guò)分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策。大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個(gè)方向，一個(gè)是精準(zhǔn)化定制，第二個(gè)是預(yù)測(cè)。比如像通過(guò)搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個(gè)人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準(zhǔn)營(yíng)銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個(gè)地方，自動(dòng)給你推薦周邊的消費(fèi)設(shè)施等等。
隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展，也隨之出現(xiàn)了一些問(wèn)題，比如大數(shù)據(jù)人才的缺失就是目前急需解決的一個(gè)問(wèn)題，那么很多學(xué)大數(shù)據(jù)的人又出現(xiàn)了一些問(wèn)題，就是大家普遍擔(dān)心的就是零基礎(chǔ)能不能學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，會(huì)不會(huì)不好學(xué)？零基礎(chǔ)的人要不要去大數(shù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)嗎？答案是可以的去。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并不是高深莫測(cè)的，雖然對(duì)于零基礎(chǔ)學(xué)員來(lái)說(shuō)不是那么簡(jiǎn)單，但是只要你認(rèn)真學(xué)習(xí)，加上有專業(yè)老師的指導(dǎo)和針對(duì)性的訓(xùn)練，相信你也是可以完全掌握大數(shù)據(jù)的。
零基礎(chǔ)的同學(xué)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)不能急于求成，要分階段分步驟來(lái)一步步完成，大概可以分為四步：
首先，學(xué)習(xí)一門課程的時(shí)候，要對(duì)這門課程有一個(gè)簡(jiǎn)單的了解，比如說(shuō)，要先學(xué)習(xí)這門課程的一些專業(yè)的術(shù)語(yǔ)，學(xué)習(xí)一些入門概念知道這么課程是做什么的，主要的學(xué)習(xí)知識(shí)有哪些。那么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就必須知道什么是大數(shù)據(jù)，一般大數(shù)據(jù)的運(yùn)用領(lǐng)域是那些，避免自己在對(duì)大數(shù)據(jù)一無(wú)所知的情況下就開始盲目學(xué)習(xí)。
對(duì)于零基礎(chǔ)的小伙伴們來(lái)說(shuō)，開始入門可能并不是那么容易，需要學(xué)習(xí)大量的理論知識(shí)，閱讀枯燥的教材。因?yàn)橐莆找婚T計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，還是很難的。大家都知道計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。
經(jīng)過(guò)了前兩階段的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)后，我們對(duì)編程語(yǔ)言也基本掌握了，接下來(lái)就可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)部分的課程學(xué)習(xí)了。從大部分重慶大數(shù)據(jù)公司及重慶大數(shù)據(jù)分析公司提供的數(shù)據(jù)來(lái)看：行業(yè)真正大數(shù)據(jù)，82%主講都是hadoop、spark生態(tài)體系、storm實(shí)時(shí)開發(fā)，初學(xué)者請(qǐng)務(wù)必認(rèn)清你要學(xué)的是不是真正大數(shù)據(jù)！
實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練可以幫助我們更好的理解所學(xué)的內(nèi)容，同時(shí)對(duì)相關(guān)知識(shí)加強(qiáng)記憶。在以后的實(shí)際運(yùn)用中，可以更快的上手，對(duì)于相關(guān)知識(shí)的使用方法也有了經(jīng)驗(yàn)。
世上無(wú)難事只怕有心人，無(wú)論你是有基礎(chǔ)也好還是沒基礎(chǔ)也好，只要你認(rèn)真學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就一定會(huì)學(xué)好。
目前大數(shù)據(jù)相關(guān)工作可以粗分幾類。有資料系統(tǒng)串接者， 設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)演算法實(shí)做的人，以及管理大型叢集 (cluster) 的工程師。 很多人對(duì)大數(shù)據(jù)工程師的理解還停留在資料系統(tǒng)串接者的程度， 以為只要將資料匯入某個(gè)神奇系統(tǒng)，就能將自己想要的結(jié)果生出來(lái)。 但實(shí)際上數(shù)據(jù)量變得很大時(shí)，我們往往需要自己客制化自己的資料系統(tǒng)，并且撰寫特殊的演算法處理之。 以臺(tái)灣和美國(guó)業(yè)界而言，第二種工程師是最稀少也需求量最高的。 這本書的目的就是由淺入深的介紹如何成為此類型的工程師。
有些人可能會(huì)有點(diǎn)意外，為什么資料科學(xué)家不在其列？ 因?yàn)橘Y料科學(xué)從一開始就是和大數(shù)據(jù)獨(dú)立的概念。 而且一般而言大多數(shù)資料工程師處理的數(shù)據(jù)量也偏小，使用的演算法也多是 O(N2)以上的復(fù)雜度。 閱讀本章之后，請(qǐng)不要再把「大數(shù)據(jù)分析」一詞掛在口中了。 只有非常少數(shù)能同時(shí)精通大數(shù)據(jù)演算法設(shè)計(jì)及資料科學(xué)的人，才有資格用到這個(gè)字。
