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平时跟大家说数据分析较多，大部分都是围绕业务数据分析来说的。

如果处理更大规模的数据，就需要大数据分析，这也会导致两个方向从业者的技能点也是不同的。

以工具举例，数据分析师的必要工具：Excel、SQL；而大数据分析师的必要工具：SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark。

大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，所以机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。

因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。如果我们想在数据分析的技术路上更进一步，大数据分析和机器学习则必不可少。

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之前免费送给大家的资料都是关于入门数据分析或者爬虫的，那么今天就给大家再免费提供一波大数据/机器学习资源课程：

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梁爽，花名：中天。

他是BAT高级技术专家，数据处理和挖掘专家，曾获得百度最佳技术个人奖。在BAT任大数据团队Leader，带领的团队每天处理的数据都远超PB级别。

在BAT主导研发个性化推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域的产品和架构，多次出任面试官参与BAT招聘和出题。

为数十家国企上市公司提供Hadoop大数据内训，包括中国移动研究院、重庆高速、安徽电信等。

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整门课程会带着学员逐步搭建大数据分布式服务，以Offlfline、Online相结合的方式理出技术思路，打通各个机器学习与工程融合实践的基本要领，通过上下游链路关系理解完整的数据流转通路和处理方案，最终系统性掌握使大数据技术原理、应用场景、使用方法。

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