一篇文章读懂：什么是大数据？大数据发展前景？零基础如何去学习大数据？

学习大数据之前，我们首先要知道的就是：
1.什么是大数据？
2.大数据是做什么的？
3.大数据就业领域，就业形势是怎么样的？
4.等明确以上三点之后，就可以开始着手学习大数据
要确定学习线路，零基础编程基础的小白怎么去学习？
仔细阅读完本文，你需要花大概20分钟

很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习企鹅群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
第一：什么是大数据，大数据的作用
现代科技高速发展，一方面给人们生活带来了便利；另一方面也给人们工作、生活冲击越来越大。接下来的物联网、人工智能、大数据、云计算、智能硬件等高科技来袭，会进一步颠覆人们传统的生活方式、工作方式，所以我们有必要认识和了解它们。
大数据（big data）定义：
美国国家标准技术研究院（NIST）给出的定义是：大数据是数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理。
大数据的意义：
大数据是帮助企业利用海量数据资产实时、精确的洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新型数据管理技术构建颠覆性优势：
①洞察未知：多样化的数据使企业可以利用更为广泛的数据以支撑企业更多维度的分析需求，而不再局限于已知事实的分析，进而增加战略洞察力；
②优化流程：动态的分析变化可以使企业实时监测分析业务流程的不足，进而不断优化业务流程；
③实时响应：数据可实时访问分析加速了企业获取信息及分析的速度，进而使用户更加灵敏的应对市场的变化。
大数据的技术支撑：
1.存储
①存储成本下降，存储成本的下降，也改变了大家对数据的看法，更加愿意把1年、2年甚至更久远的历史数据保存下来，有了历史数据的沉淀，才可以通过对比，发现数据之间的关联和价值；
②正是由于存储成本的下降，才能为大数据搭建最好的基础设施；
2.计算
运算速度越来越快，海量数据从原始数据源到产生价值，期间会经过存储、清洗、挖掘、分析等多个环节，如果计算速度不够快，很多事情是无法实现的。
3.智能
机器拥有理解数据的能力大数据带来的最大价值就是“智慧”，大数据让机器变得有智慧，同时人工智能进一步提升了处理和理解数据的能力。
大数据几种较为常用的功能：
1.追踪
互联网和物联网无时无刻不在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息等。
2.识别
在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。
3.画像
通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品；对企业画像，可以准确判断其信用及面临的风险。
4.提示
在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。
5.匹配在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。
6.优化
按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率；对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。
第二：什么是大数据未来大数据的就业前景？
近年来，海量数据的快速发展已成为业界、学术界和世界关注的热门话题。
麦肯锡公司是一家著名的管理咨询公司。它的数据已经渗透到各个行业和业务领域，并已成为重要的生产要素。美国政府宣布在2012投入2亿美元启动大数据研究和发展计划。
数据的所有权和控制将成为国家间和企业间争夺的新焦点。大数据正成为云计算之后的新热点，大数据时代已经来临，大数据背后，隐藏着巨大商机。包括IBM、微软、谷歌、亚马逊在内的众多知名企业，推动了黄金市场的发展。国内企业也看到了淘金热。
例如，阿里巴巴积极构建一个数据循环来收集和共享底层架构。华为正在为大型数据挖掘和分析提供一个专业稳定的IT基础设施平台。互联网的大数据收集中心收集了超过2pb数据。
腾讯是使用用户关系数据和社交数据返回给微信电子商务产品在QQ空间的数据。中兴推出了以ICT服务为核心的高效数据中心整体服务解决方案。
曙光中国科学技术引入了XDATA大数据机。数字中国推出了智慧城市的战略布局。业务分析中大数据处理领域的研究与发展。利用社保行业积累的资源构建智能医疗平台。

Gao de和Ali将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域进行合作。Gao De，作为提供地图导航地理信息系统开发的内容提供商，现在试图利用大数据为政府部门提供决策。对国家来说，大数据是未来的新石油。企业的大数据是他们梦寐以求的蓝海。
对于那些生活在大数据时代的人来说，如果你不知道大数据，你就真的要离开了。首先，我们需要知道什么是大数据？销售比萨饼的客户服务公司正在使用大数据。精准的分析他们客户喜欢的口味品种消费习惯。
为什么本段的客户服务能对普通用户进行如此精确的销售？这是因为他们背后有一套神奇的销售系统，难道不是一个系统吗？有这么牛吗？那里！他不仅通过电话，对客户识别客户身份信息，他了解客户的血压、胆固醇和卫生保健系统，根据客户在中央图书馆的记录，他们向客户推荐一个健康的低脂比萨，还顺便给健康人掌握的老母亲。
当客户付费时，系统获取客户的信用记录。当客户交付时，系统将定位人的摩托车，送比萨饼现金，骑摩托车自己。
移动互联网是当下的热点，它影响力最大之处并不仅仅是人，还有就是数据相对于以前指数级的增长。而随着越来越多的设备连接入网，这个增长的趋势也不会发生改变。可以数据是什么，他不只是0,1, 他是这个世界对它自己的感知，对人行为的感知。当我们埋怨这个身边的设备还不够智能时，其实是这些设备对我们的了解太少，当足够的用户行为被他观测，加以分析之后，他们会变得越来越聪明，越来越人性化，而这才是大数据真正的走向。
从目前来看：No data, no learning. No data, no intelligence. Data is the blood. 没有算法是可以脱离的数据的。机器学习和统计永远不担心数据太多，只会担心数据太少。
所以你不用担心不能从数据中挖掘出价值，而在于他们怎么挖掘（什么算法），挖掘出哪方面的价值（他们的输出是什么）。
所以大数据的热潮不会消退。未来随着智能化的进步，越来越多的传感器，越来越多的网站，收集到人们越来越多的行为，收集到越来越多电子化的世界表达方式，它也会越来越重要。
但是它会慢慢退到幕后，把一批单纯炒作它，没有合理利用它价值的企业淘汰掉，伴随着新的企业出现，真正的发挥出它的价值。
看完以上内容，你肯定不在犹豫，是学java，python还是大数据了。
第三：零基础该如何去学习大数据？
  很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习企鹅群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：
  1.大数据入门基础，例如JavaSe、MySQL、Linux、HTML、CSS、JS。

   2.大数据Hadoop基础，例如数据概论、Hadoop框架、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算模型。

   3.大数据离线分析，例如Hive数据仓库、Sqoop、Azkaban。

   4.大数据实时计算，例如Zookeeper、HBase、Redis、Kudu、Storm、Kafka。

    5.Spark数据计算，例如Scala、RDD、Mahout、Python等等。

    以上技术都是从基础到进阶，其实也没有那么难，坚持下，相信一定能学会的，大数据行业的薪资还是很高的，得到注定要付出。同时我总结的一张学习体系图，较于文字的叙述更为直观和系统，是由几名一线互联网的在职员工编写，他们在大数据这个行业从业时间较长，有兴趣可以保存高清图之后研究一下的。

    不过，在学习之前，一定要知道，数据时代需要哪些人才，如下：
      1、大数据系统研发工程师：
        负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。

  2、大数据应用开发工程师：
        负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。

        3、大数据分析师
        从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，并推动数据解决方案的不断更新。

        4、数据可视化工程师
        负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，将其可视化，帮助用户更好地进行大数据应用开发。

 5、数据安全研发人才
        负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
6.零基础学习线路如下图：
  很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习企鹅群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系