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怎样进行大数据的入门级学习

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大数据(巨量数据集合)是现代社会非常时髦的一个名词。是数据科学的一个高阶状态。数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。催生出了一些与大数据相关的职业,通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。

国内,大数据的应用处于萌芽状态,人才市场还不太成熟,每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此,很多公司会针对自己的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,我们将其统称为“大数据工程师”。

  对于一些大公司来说,拥有硕博学历的人是比较好的选择,不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调,学历并不是最主要的因素,能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

  那么如何进行大数据的入门级学习呢?我们需要了解大数据工程师是做什么的以及需要具备什么样的能力。

我们做数据工作的三个大步骤:

1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;

2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律;

3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息,都要对数据建模,得到output。

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这三个步骤未必严谨,每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤,但按我这几年的经验来看,按照这个大思路走,数据一般不会做跑偏。

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