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大數據究竟多大才算是,該如何學習大數據?

錢瀠龍2年前11瀏覽0評論

大數據本身是基于數據價值化而構建出來的新概念,雖然概念比較新,但是數據卻一直都在,所以大數據的核心并不在“大”上,而是基于大數據所構建出的一個新的價值空間。

在理解大數據概念的時候,通常都有幾個較為明顯的誤區,其一是只有足夠大的數據才能算是大數據范疇;其二是大數據和互聯網是隔離的;其三是大數據就是統計學;其四是大數據會“殺熟”,應該盡量遠離大數據等等。

在大數據時代,任何體量的數據都可以采用大數據技術進行處理,傳統的結構化數據處理方式也已經并入到了大數據的技術體系,所以大數據技術本身對于數據量的大小并沒有絕對的要求,并不是說數據量小就不能采用大數據技術。

大數據本身是互聯網、物聯網和傳統信息系統共同發展所導致的結果,所以大數據與互聯網存在緊密的聯系,事實上目前互聯網領域是推動大數據發展的重要力量,所以大數據與互聯網本身就密不可分。從互聯網發展的前景來看,大數據是互聯網價值的重要體現,所以未來大數據的價值必然會不斷得到提升。

由于目前大數據分析技術往往會采用統計學的方式,這導致不少人認為大數據就是統計學,實際上大數據在進行數據分析的過程中,不僅需要統計學技術,也需要機器學習相關技術。當然,統計學作為大數據的三大基礎學科,在大數據技術體系中占有重要的地位。

目前大數據人才的培養既包括研究生教育(培養創新型人才),也包括專科教育和本科教育,隨著大數據技術體系的逐漸成熟,學習大數據的過程也會更為順利。

我從事互聯網行業多年,目前也在帶計算機專業的研究生,主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域,我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收獲。

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