根據(jù)大部分重慶大數(shù)據(jù)公司及大數(shù)據(jù)分析公司的分析說明來看，簡單的來說，大數(shù)據(jù)就是通過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)可以實現(xiàn)的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定制，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展，也隨之出現(xiàn)了一些問題，比如大數(shù)據(jù)人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那么很多學大數(shù)據(jù)的人又出現(xiàn)了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大數(shù)據(jù)，會不會不好學？零基礎的人要不要去大數(shù)培訓機構(gòu)學習大數(shù)據(jù)開發(fā)嗎？答案是可以的去。大數(shù)據(jù)學習并不是高深莫測的，雖然對于零基礎學員來說不是那么簡單，但是只要你認真學習，加上有專業(yè)老師的指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大數(shù)據(jù)的。
零基礎的同學學習大數(shù)據(jù)開發(fā)不能急于求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：
首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，比如說，要先學習這門課程的一些專業(yè)的術語，學習一些入門概念知道這么課程是做什么的，主要的學習知識有哪些。那么學習大數(shù)據(jù)就必須知道什么是大數(shù)據(jù)，一般大數(shù)據(jù)的運用領域是那些，避免自己在對大數(shù)據(jù)一無所知的情況下就開始盲目學習。
對于零基礎的小伙伴們來說，開始入門可能并不是那么容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。
經(jīng)過了前兩階段的基礎學習后，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數(shù)據(jù)部分的課程學習了。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實時開發(fā)，初學者請務必認清你要學的是不是真正大數(shù)據(jù)！
實戰(zhàn)訓練可以幫助我們更好的理解所學的內(nèi)容，同時對相關知識加強記憶。在以后的實際運用中，可以更快的上手，對于相關知識的使用方法也有了經(jīng)驗。
世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大數(shù)據(jù)就一定會學好。
目前大數(shù)據(jù)相關工作可以粗分幾類。有資料系統(tǒng)串接者， 設計大數(shù)據(jù)演算法實做的人，以及管理大型叢集 (cluster) 的工程師。 很多人對大數(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神奇系統(tǒng)，就能將自己想要的結(jié)果生出來。 但實際上數(shù)據(jù)量變得很大時，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。 以臺灣和美國業(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。
有些人可能會有點意外，為什么資料科學家不在其列？ 因為資料科學從一開始就是和大數(shù)據(jù)獨立的概念。 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)以上的復雜度。 閱讀本章之后，請不要再把「大數(shù)據(jù)分析」一詞掛在口中了。 只有非常少數(shù)能同時精通大數(shù)據(jù)演算法設計及資料科學的人，才有資格用到這個字。
