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社會開放大數(shù)據(jù)資源可以存儲在*監(jiān)管的大數(shù)據(jù)中心或是“數(shù)據(jù)港”,各企事業(yè)單位或是個人要利用這些資源,可以獲得授權,將相關的場景應用的大數(shù)據(jù)挖掘、相關性分析等模型和算法部署到“中間層”,通過大數(shù)據(jù)工程加工處理,形成“有價值的成品數(shù)據(jù)”賦能行業(yè)和產(chǎn)業(yè)。這樣就能保證數(shù)據(jù)的安全性和集約性,同時,也能評估出哪些領域的應用成果。
以大數(shù)據(jù)開發(fā)為例子,初學者要學習的知識量還是很大的,涉及到操作系統(tǒng)、編程語言、算法設計數(shù)據(jù)結構數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)平臺等內(nèi)容,在學習這些內(nèi)容的過程中,還需要輔助大量的實驗。剛開始學習語言編程*的得就從Java開始。
學習大數(shù)據(jù)要想有持續(xù)的提升,應該有一個較好的交流和實踐環(huán)境,并不看好在脫離實踐場景中去學習大數(shù)據(jù),一方面大數(shù)據(jù)開發(fā)的細節(jié)很多,如果沒有實踐場景的推動,很難能夠深入下去,另一方面實踐場景也會為開發(fā)者積累更多的行業(yè)經(jīng)驗,而行業(yè)知識對于大數(shù)據(jù)開發(fā)人員的職場價值有比較大的影響。
現(xiàn)在重視的機構也是越來越多,上到國防部下到互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司、金融機構需要大數(shù)據(jù)才能驅動,需要處理分析的崗位也很多;常見的食品制造、零售電商、醫(yī)療制造、交通檢測等也需要數(shù)據(jù)分析與處理,如優(yōu)化庫存,降低成本,預測需求等。
本科生學習大數(shù)據(jù)可以立足于自身的專業(yè)特點來選擇不同的學習切入點,根據(jù)數(shù)據(jù)的分析來制定一些廣告。當前數(shù)據(jù)分析有兩種常見的方式,一種是統(tǒng)計學方式,另一種則是機器學習方式分,這兩種方式的初期學習難度并不算高。
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