大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)IT從業(yè)者，一個(gè)教育工作者，我來回答一下。大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識(shí)體系，整體技術(shù)成熟度已經(jīng)比較高，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)

大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？

這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)IT從業(yè)者，一個(gè)教育工作者，我來回答一下。

大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識(shí)體系，整體技術(shù)成熟度已經(jīng)比較高，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)有比較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涉及的內(nèi)容非常多，而且大數(shù)據(jù)技術(shù)也與行業(yè)息息相關(guān)，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以從技術(shù)的角度，也可以基于行業(yè)來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對(duì)于學(xué)生來說，可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系中學(xué)習(xí)，對(duì)于職場(chǎng)人來說，可以結(jié)合自己的行業(yè)和工作任務(wù)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

無論是學(xué)生還是職場(chǎng)人士，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需要掌握以下基本內(nèi)容:

第一:計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)非常重要，其中操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據(jù)庫等知識(shí)是必須要學(xué)的。編程語言可以向Python學(xué)習(xí)，如果以后想從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也可以向Java學(xué)習(xí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)起來比較難，要注意實(shí)驗(yàn)在學(xué)習(xí)過程中的作用。

第二:數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是 "數(shù)據(jù)價(jià)值 "，而數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生的過程必然離不開數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)更為重要。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)對(duì)大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有著重要的影響，所以一定要重視這兩方面知識(shí)的學(xué)習(xí)。

第三:大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐，大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算等基礎(chǔ)功能。掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)，也會(huì)形成對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的深刻理解。對(duì)于新手來說，可以從Hadoop和Spark入手。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會(huì)陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會(huì)有所收獲。

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企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義與策略？

目前，數(shù)字智能已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，無論是機(jī)構(gòu)還是各類企業(yè)都在走數(shù)字智能轉(zhuǎn)型升級(jí)的道路。然而，數(shù)字智能是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。雖然很多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中有很好的想法和規(guī)劃，但是真正落地的時(shí)候困難重重。

我們可以把企業(yè)數(shù)字化的過程大致分為信息化、數(shù)字化、智能化三個(gè)階段。許多企業(yè)經(jīng)常處于前兩名，因?yàn)樗麄儧]有。;t在技術(shù)上沒有專業(yè)的積累和人才儲(chǔ)備，缺乏投入。步步為營，舉步維艱，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)字智能變成無源之水，無根之木。所以每個(gè)階段對(duì)癥下藥就能解決。

首先，信息化:作為最 "經(jīng)典 "和 "古代 "概念，信息化是理解數(shù)字化和智能化的前提。狹義上，對(duì)信息化的理解可以概括為IT領(lǐng)域的信息系統(tǒng)建設(shè)。目前很多企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，在追求數(shù)字智能、擁抱技術(shù)的時(shí)候，受限于資金和人才的匱乏，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型無力。

針對(duì)以上困難，很多公司都進(jìn)入了幫助中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效的軌道。借助SoFlu的全自動(dòng)軟件工程平臺(tái)，軟件開發(fā)只需要輸入一個(gè)完整的顯示需求的流程圖，原本由手工編碼實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)邏輯，只需簡單拖拽即可完成。經(jīng)過自動(dòng)化開發(fā)，SoFlu的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)可以自動(dòng)生成測(cè)試用例，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的回歸測(cè)試。一個(gè)人就可以完成開發(fā)和測(cè)試的全過程，這使得軟件工程的全過程擺脫了對(duì)人的依賴，真正實(shí)現(xiàn)了 "十個(gè)人可以被幾百個(gè)人使用

其次是數(shù)字化:隨著數(shù)字時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，是數(shù)字技術(shù)和人工智能發(fā)展的因素之一。隨之而來的數(shù)據(jù)治理問題成為企業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型過程中的新挑戰(zhàn)。

目前大多數(shù)企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)治理問題，首先是數(shù)據(jù)孤島。企業(yè)往往有多個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分系統(tǒng)，連接困難，形成數(shù)據(jù)孤島；其次，數(shù)據(jù)安全難以保障，數(shù)據(jù)安全事件數(shù)不勝數(shù)；另外，數(shù)據(jù)處理時(shí)間長，數(shù)據(jù)應(yīng)用的有效性和時(shí)效性很低。

同樣，以飛算的另一款產(chǎn)品為例，飛算SoData數(shù)據(jù)開發(fā)治理工具提供了一整套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理流程和方法，有效消除數(shù)據(jù)孤島，建立完善的數(shù)據(jù)安全體系，將數(shù)據(jù)安全融入數(shù)據(jù)全生命周期管理，進(jìn)行全方位保護(hù)。同時(shí)，依托原生數(shù)據(jù)同步算法和Spark分布式計(jì)算能力，能夠快速響應(yīng)企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)源的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，告別T 1。Feisuandata以最小的應(yīng)用規(guī)模實(shí)現(xiàn)最小的部署方案，支持可視化運(yùn)維，在降低運(yùn)維成本的同時(shí)提高工作效率。

數(shù)字智能就是信息*數(shù)字化，可以打通兩個(gè)階段的鏈接，幫助企業(yè)真正進(jìn)入數(shù)字智能階段。