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如何在大数据实践中不断地提升自己？

大数据包含了很多领域的知识和技能，数学、统计、计算机是基础，行业经验、背景知识也必不可少。庞大的知识体量，使得大数据的学习成为了一场持久战。按部就班地学习教科书中的理论，对于大多数人来说并不现实。理论的讨论是可以无限延伸的，面对庞杂的技术理论和漫长的学习周期，很少有人能够坚持下来，这也是数据人才长期紧缺的原因之一。

真正可行的方式，是小处着手，循序渐进，在实践中学习理论。实践问题有着具体的场景，理解的成本更低，学习的目标也更明确，从而更容易坚持下去。麻雀虽小，五脏俱全，许多大数据项目的技术相对简单，却蕴含着很大的价值。比如银行业广泛应用的信贷风险模型，采用了基础的回归模型，大幅降低了银行坏账和经济损失。学习大数据，不妨选定一个感兴趣的职业方向，在实践项目中磨练技能，理解理论。在阶段性的成果中，不断获得成长的动力，在良好的心态中赢取这场持久战。

只要用数据思维看问题，实践大数据技术的机会其实很多。阿里巴巴的首席数据官，车品觉先生就给出一个精彩而朴实的例子。他看到属于个人的信息资料，已经远远超出了人们的记忆负荷，于是运用大数据的思想，在“印象笔记”中把自己所有的重要资料都进行了系统化地标记和检索，大幅度提高了工作的效率。 信息化的时代，利用数据创造价值的机会越来越多 ，而通过实践内化数据化的思维和技能，我们才能真正抓住这样的机会。我们能用从学会用大数据管理个人数据开始，到Kaggle这样的平台中参与大数据分析比赛开始，在项目团队中学习知识，实践技能。

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