為什麼想學大數據開發

❶ 初中畢業學習大數據好嗎前景怎樣

大數據是我的主要研究方向之一，目前也在指導大數據方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，初中生學習大數據還是具有一定難度的，但是由於大數據產業鏈比較長，除了數據分析之外，數據採集、數據清洗和數據呈現等技術對於基礎知識的要求並不高，初中生也是可以學習的。

目前大數據技術正處在落地應用的初期，相關的人才需求也正處在從研發型人才向技能型人才過渡的階段，未來隨著大數據技術的廣泛應用，大數據技能型崗位的人才需求量還是比較可觀的，從這個角度來看，初中畢業生選擇學習大數據相關技術也是不錯的選擇。

對於初中生來說，可以從大數據採集和清洗技術開始學起，主要的知識結構涉及到以下三個方面：

第一：計算機網路知識。 大數據的數據採集主要通過互聯網和物聯網這兩個渠道來完成，所以要想學習數據採集知識，首先就要掌握計算機網路知識。學習計算機網路知識需要學習大量的網路設備知識，包括設備的安裝、調試和維護等，由於數據採集需要跟大量的物聯網設備打交道，所以這部分知識還是比較重要的。

第二：學習資料庫知識。 數據的整理和清洗一定離不開資料庫知識，在大數據時代背景下，既要學習關系型資料庫知識，也要學習NoSql資料庫的相關知識。對於初學者來說，可以從Sql語言開始學習，進而就能完成一些初級的數據清洗任務了。

第三：大數據平台知識。 學習大數據技術一定離不開大數據平台，但是由於大數據平台涉及到的內容非常多，所以對於基礎比較薄弱的初學者來說，可以從大數據平台的部署開始學起。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！

學習的越早越好。小的時候學習能力非常強大。等長大了就可以靈活運用

我很想知道那些說可以的都是什麼心態，我的媽呀，太可怕了，你們學過嗎？你們是真的初中畢業就學會了嗎？還是你們真的學完就找到工作了？！

奉勸各位一句話： 保護祖國的未來 人人有責！

初中畢業，學不了大數據， 這話可能對你有點打擊，但這是真的，不要做無謂的付出！作為一個本科畢業的人，對於學習大數據都是有難度的。

而且你可以翻看現在的 招聘平台 ，招大數據工程師的都是至少本科畢業，還有很多是需要研究生畢業以上的。

想要學習大數據，至少精通一門編程語言，要對高等數學、線性代數、概率論、統計學等等基礎學科都要有一定的了解，這些只是基礎入門階段，想想這些坎，我相信大多數初中畢業的學生都很難過去。

如果真的對大數據感興趣，而不是單純的因為前景好想要學習，還是乖乖上高中上大學吧，好好學習，才是現在你正確的做法。

但如果你就是不想學習了，不想上學了，誰都不能強迫你，路是自己選的，要對自己負責，選擇要慎重！

以上就是來自過來人的肺腑之言啊！

可以呀，學起來會有點難度，但是學一門技術走到哪都不怕，建議你學習java

學是可以學，但是你可能聽不懂吧。

初中生，數學還沒入門，英語才學了那幾個單詞，能看懂啥啊。如果是中考沒考上，去那些培訓學校學這些東西，我勸你打住。白白浪費金錢跟時間。

什麼畢業都可以學，就是難度會更大，門檻會更高。

可以說，大學畢業的人想真正做大數據也是很難的，這裡面涉及很多演算法，架構的理論性。

但只要有恆心確實可以學，這樣看個人的意願。

但我要真心的回答你，要想好，你要面對的不只是你能不能做，還有就是別人是否能夠認可。

去上高中吧，從高中開始努力還來得及，初三也還有大半年呢，如果聽了我的話從現在開始努力，將來你一定會慶幸聽了一個姐姐的話，想放棄的時候咬牙堅持住了，不用感謝我，哈哈

初中畢業先把數學學好，再考慮。可以把大數據作為自己大學的奮斗目標，作為前進的動力。大數據是研究生考慮的事，初中太早了。

在大數據時代，大數據開發是必須要學習的，現在企業的一些商業數據都是需要大數據開發人員來採集、儲存處理。學習大數據開發的方式有兩種：自學和參加大數據培訓，但是自學大數據還是需要一定的編程基礎的，對於零基礎的小夥伴來說，參加大數據培訓班是比較靠譜的學習方式。

大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言，學習大數據是需要一定的java、Python等編程語言基礎的，因為在實際工作中大數據涉獵的范圍比較廣，所需要的知識也是非常的廣泛，因此，大數據開發是不適合自學的。大數據應用在我們生活的各個方面，市場上對大數據開發人員的需求是供不應求的，但是面對市場上眾多的大數據培訓班，零基礎小夥伴不知道該如何選擇，我在這里給小伙幾點參考建議：

1.大數據培訓課程內容

小夥伴選擇大數據培訓班要慎重，不可盲目從眾。首當其沖是大數據培訓課程的選擇，什麼樣的課程是靠譜的呢？只有符合企業需求且適合自己的大數據培訓課程內容才是小夥伴需要選擇的。

2.師資力量

師資力量也是小夥伴在選擇大數據培訓班時必須考察的一部分，在大數據培訓班的師資力量可以看出培訓班的教學能力和培訓能力如何，值不值得小夥伴去選擇。靠譜的大數據培訓班老師都是有實戰項目開發經驗和豐富的教學經驗的，在培訓過程中，將理論實踐相結合去傳授小夥伴大數據開發知識，在這里學到的不僅僅是開發技術知識，更多的是實戰開發經驗。

3.免費試聽課程

小夥伴在選擇大數據培訓班過程中，要最大可能爭取免費試聽課程。在試聽課程的過程中，可以了解到大數據培訓課堂上的氛圍和老師的教學能力，適不適合自己一目瞭然了。

4.真實就業數據

真實就業數據是彰顯大數據培訓班綜合能力的有效數據。同時也是小夥伴理性選擇大數據培訓班的有力依據，因此，小夥伴要多方面去了解培訓班的有效真實就業數據。

大數據培訓就業靠不靠譜還得看小夥伴選擇的培訓班是否靠譜之外，還需要自己選擇適合自己的學習方法，並持之以恆的學習下去，確定自己的發展方向，針對性學習，以用為學。尚矽谷大數據培訓班是全程面授教學，因材施教，以理論實踐相結合的教學方式傳授大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。

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基礎最重要，數據分析邏輯能力更重要。

❷ 想去學習大數據都需要有什麼條件啊

大數據現已成為年代開展的趨勢，很多人紛紛挑選學習大數據，想要進入大數據職業。大數據技術體系巨大，包含的常識較多，體系的學習大數據能夠讓你全面把握大數據技術。學習大數據需求把握哪些常識？

1、學習大數據首先要學習Java根底

怎樣進行大數據學習的快速入門？學大數據課程之前要先學習一種核算機編程言語。Java是大數據學習需求的編程言語根底，由於大數據的開發根據常用的高檔言語。而且不論是學習hadoop，仍是數據發掘，都需求有編程言語作為根底。因而，假如想學習大數據開發，把握Java根底是必不可少的。

2、學習大數據必須學習大數據中心常識

Hadoop生態體系；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop運用流程；數據倉庫東西HIVE；大數據離線剖析Spark、Python言語；數據實時剖析Storm；音訊訂閱分發體系Kafka等。

假如把大數據比作容器，那麼這個容器的容量無限大，什麼都能往裡裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智慧、雲核算和機器學習有著千絲萬縷的聯系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開雲核算，大數據核算剖析採用傳統的機器學習、數據發掘技術會比較慢，需求做並行核算和分布式核算擴展。
3、學習大數據需求具有的能力

數學常識，數學常識是數據剖析師的根底常識。關於數據剖析師，了解一些描述計算相關的內容，需求有必定公式核算能力，了解常用計算模型演算法。而關於數據發掘工程師來說，各類演算法也需求嫻熟運用，對數學的要求是最高的。

編程言語，關於想學大數據的同學，至少需求具有一門編程言語，比方SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。

4、學習大數據能夠使用的領域

大數據技術能夠使用在各個領域，比方公安大數據、交通大數據、醫療大數據、工作大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，使用規模十分廣泛，大數據技術現已像空氣相同浸透在日子的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速開展的年代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會開展辦理智能化的中心技術驅動力。

❸ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學：

1. Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2.Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學大數據，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

❹ 為什麼很多人都在來北京學習大數據開發

首先、北京是各類新事物的爆發地，各種新興的事物都在北京得以綻放，大數據也不例外，如今，北京是大數據發展最為迅速的一座城市；
其次、北京的師資力量比其他地區要高，這一點是不爭的事實。而且，很多大數據開發領域的大牛也會在北京召開分享會、交流會等，這些都能夠成為你學習的資源；
最後、北京的就業機會更多，薪資也相對較高。大數據畢竟是新興的行業，很多城市都沒有相應的崗位，即使有薪資也不會很高；
綜上三點原因，北京就成為了學習大數據的首選。

❺ 如果有人問你為什麼會選擇大數據這個專業你該怎麼回答

數據科學與大數據技術專業畢業後可以從事什麼工作
（1）Hadoop(在分布式伺服器集群上存儲海量數據並運行分布式分析應用的一種方法)大數據開發方向
（2）數據挖掘、數據分析&機器學習方向
（3）大數據運維&雲計算方向
精通任何方向之一者，均會 「前(錢)」途無量。

❻ 學大數據就必須學Java么

需要。千鋒教育就有線上免費Java線上公開課。首先，大數據的技術體系是非常龐大的，不同的主攻方向也需要組織不同的知識結構，並不是所有的崗位對於程序設計的要求都比較高，而在選擇主攻方向的時候，要結合自身的知識結構、能力特點和興趣愛好，另外也需要重點考慮一下當前的人才需求趨勢。 當前大數據領域的崗位主要集中在三個大的方向，分別是大數據開發方向、大數據分析方向和大數據運維方向，其中大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高，目前幾乎與演算法崗持平了，所以如果未來要想從事大數據開發崗，那麼學習一下Java還是很有必要的。如果想了解更多相關知識，建議到千鋒教育了解一下。千鋒教育總部位於北京，已在18個城市成立分公司，現有教研講師團隊300餘人，每年培養泛IT人才近2萬人，十年間累計培養超10餘萬泛IT人才 ，累計向互聯網輸出學科視頻880餘套，累積播放量超9700萬余次。

❼ 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

從事大數據開發崗位的研發人員，通常會重點使用Java和Scala，目前也有很多大數據開發任務開始轉向使用Go語言來開發，所以如果崗位任務不需要使用Python，那麼也沒有必要一定要學習Python。
學習Python還是有一定必要的，一方面Python語言在大數據領域的應用比較廣泛，另一方面Python語言也比較簡單易用，在很多場景下採用Python也會明顯提升工作效率。實際上，很多初學者學習大數據，往往都是從學習Python語言開始的。

❽ 大數據究竟多大才算是，該如何學習大數據

大數據本身是基於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，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於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採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並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

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。

由於目前大數據分析技術往往會採用統計學的方式，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佔有重要的地位。

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。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據並非是大的數據，而是將數據價值化的新概念，可以說任何體量的數據都可以使用大數據技術來處理。在大數據時代，企業中有很多商業數據需要大數據開發工程師來採集、儲存、處理，所以逐漸的大數據崗位越來越多。

目前是大數據開發落地應用的初級階段，市場需要更多的大數據開發人才，面對偌大的市場需求，有越來越多的小夥伴想學習大數據開發技術，但是並不是每個人都可以學習的，學習大數據對編程基礎和邏輯思維能力有一定的需求，因為大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言。

由於大數據的復雜性，對於小夥伴學習大數據的難易程度來講，不同基礎的小夥伴，難易程度不同，那小夥伴該如何去學習大數據開發技術呢？

1.注重編程基礎知識的積累

上面我也說過了，大數據是比較復雜的編程語言，想要學習大數據開發技術是需要有一定的編程基礎的，但是有些零基礎學習大數據的小夥伴，還是需要學習java、Python、web等編程基礎。

2.確定發展方向，以用為學

小夥伴可以事先了解一下企業對大數據開發技術的需求是什麼，確定自己的發展方向，根據企業所需要的大數據開發技術需求，制定適合自己的學習路線，針對性學習，才能提高學習效率。

3.多練習項目案例

在平時，小夥伴在積累基礎知識的過程中，不要忘了多加練習項目案例，多敲代碼，培養自己的編程思維。

最後，小夥伴想要學習大數據開發技術，還需要不斷的 探索 適合自己的學習方法。尚矽谷大數據培訓班是一家比較靠譜的IT教育培訓機構，以理論實踐相結合的教學方式傳授更多的大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。

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大數據，什麼是大數據呢？多大的數據叫大數據？紅火一時的數據分析走向了我們，紛紛稱不分析數據企業將長久不了，可是究竟什麼樣的數據才是大數據呢，什麼樣的數據才是最大的呢？

如果你沒有接觸過大數據，那麼你就不知道大數據究竟有多大，大到什麼樣的數據才能稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

什麼是大數據 究竟多大才算是大數據

大數據是什麼?

多大的數據叫大數據?

很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據的產業鏈是怎樣的?

我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下游關系，提出把它們分成三種不同類別：

大數據採集公司

所謂「找數據」，內部可以再分兩種：

在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;

通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。

大數據分析公司

這一類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分資料庫模型源於相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習演算法等等。也基於美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。

大數據銷售公司

雖然說是賣數據，但出售的並不是單一數據，而是基於數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。

這三類公司是如何協作，並把大數據作用於我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成一套精準營銷方案後，給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平台上投放的廣告轉化率高，正是得益於騰訊的大數據基礎。

大數據本身是基於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，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據面向的是更海量的一個數據，藉助了更廣義的知識資料庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，並不是局限於個體，而是以一個非常非常廣泛的群體為對象展開的。

要兌現大數據的商業價值，第一個要求，就是達到大數據的數據量級。那麼目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，網路在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿里實現了反超。

騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿里利用它的消費數據資源，更有垂直性。那麼對於中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以，對於數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高准確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。

什麼是大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼大數據很重要？

大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。

眾所周知，IT 行業是個高薪行業，也是很多人的夢想職業，在全球最缺人的十大行業中IT行業居首位。而事實證明，IT行業不失為一個好的職業方向。

中公優就業可以為您規劃學習過程以及後期就業方向，為您的未來保駕護航

在大數據時代，任何體量的數據都可以採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並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

數據收集不分大小，用到大數據這個詞彙！

是統計學中一個概念，數據信息越大越全！誤差越小，也就越准確！

建議先從統計學入手，理論性知識先了解！再針對行業情況實戰做有效數據收集，達到基數後去證實數據的有效性和真實性！

這些都是基礎！

❾ 如果面試官問你為什麼要學大數據技術與應用怎麼回答

因為互聯網發展到這個階段，大數據對行業發展方向的決定太重要了，所以，學大數據就是為了未來設想。

❿ 大數據開發學好有哪些好處

大數據引領世界進入數據光速前進的時代。數據可謂是網站的一種重要財富，可以說，誰能更佳地靈活掌握和使用數據，誰就站在互聯網前端。因此，一些大的互聯網公司對數據方面投入了大量的人力物力。同時對大數據分析人才的崗位也在極具增加，越來越多的人想進這個行業。
大數據行業撈得人生的第一桶金，那麼幫大家分析下大數據學習有哪些好處。

1、 業務需求推動技術創新，商業與管理的現代化、信息化促進了業務應用由舊模式向新模式轉變，可以預見未來幾年實體辦公地點將減少，網上虛擬辦公將成為主要的商業模式與運作模式。目前大數據的應用已經覆蓋了各個領域，布滿了我們生活的各個方面。大數據在金融、電子商務、移動互聯網、醫療、交通等各行各業都得到應用。
2、 一個好的大數據學習機構都有自己的課程研發團隊，根據當前技術熱點、前沿流行技術、企業需求和學員特點，研發完善的課程學習體系，並隨時根據市場需求，對課程進行升級。保證學員掌握新技術，讓其在短時間內發揮更大的潛能。
3、選擇大數據學習的學員，必定是想拿高薪的！學習機構學員的就業水平是評定學習機構水平的一大重要方向。