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[其他] 学习大数据如何构建完整的知识结构?——CDA人工智能学院 [推广有奖]

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CDA网校 学生认证  发表于 2020-8-6 07:42:01 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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我们都知道,现在人类已经从数字化过渡到信息化,在从信息化过渡到网络化,而未来的的发展方向就是智能化,智能化的出现也带来了很多新事物,比如说物联网、云计算、大数据、人工智能,这说明了信息时代发展的趋势,而大数据在信息时代发挥着重要的角色,那么大家知道不知道学习大数据的时候怎么构建完整的知识结构呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。


很多人认为,大数据、数据科学都是很虚的一个概念,大数据拥有着很多的知识,比如分析目标和采用技术方面,知识都是无穷尽的,我们在学习的时候还是要建立一个完整的知识结构,这样才能够做好大数据。


我们学习大数据的时候需要由从点到面来进行学习,这是因为构建大数据领域完整的知识结构和分析能力至关重要,某方面的技术和语言只是工具而已。大数据知识结构,就是既有精深的大数据基础理论知识,又有广博的知识面和应用全局观,具有大数据产业发展所需要的最合理、最优化、最关键的核心技术与知识体系。我们通过合理的知识结构和科学的大数据思维方法,提高大数据分析实战技能。这个目标很大,但还是可以达到的,首先要搞清楚大数据产业链的情况,接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系,最后定下学习目标和应用方向,我们需要知道自是面对什么行业的数据,只有知道了这些,我们才能够做好大数据。


当然从数据科学技术体系来讲,是更丰富的补充。我们的基础学习部分包括线性代数、关系代数、数据库基础、CAP理论、OLAP、多维数据模型、数据预处理等都需要到位的分析。这就需要我们在学习大数据的时候还是要抓住一个店进行学习,因为如果要学通大数据是需要花费很多的时间。这就需要而是结合自己的兴趣或工作需求,找一个点猛扎进去,掌握这个点的相关技术,深入理解其分析的流程、应用和评价等环节,搞透彻一个点之后,再以点带面,这才是我们学习大数据的最好方法。


通过上面的内容想必大家已经知道了这篇如何学好大数据了吧,大数据的学习我们需要以点带面,专题性的学习,这样才能够做到触类旁通,更好地学习大数据。

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