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你需要知道的大数据学习误区,让你少走弯路

时间:2017-12-18 18:44:29作者:魔据大数据学院

在大数据学习的过程中,你需要知道的大数据学习误区,让你少走弯路,避免掉入大数据学习陷阱。你真的了解大数据吗

1、数据科学的核心能力是解决问题。大数据的核心目标是数据驱动的智能化,要解决具体的问题,不管是科学研究问题,商业决策问题,还是政府管理问题。学习之前要明确问题,理解问题,所谓问题导向、目标导向,这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用,这样才有针对性,hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。

 

你需要知道的大数据学习误区

你需要知道的大数据学习误区

 

2、大数据学习要以点带面,不贪大求全:数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析,我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。我们的精力很有限,短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术,数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。

3、大数据学习要勇于实践,不要纸上谈兵,多做大数据项目。大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值,数据科学还是数据工程是大数据学习要明确的关键问题,但要大数据应用落地,如果把数据科学成果转化为数据工程进行落地应用,难度很大,这也是很多企业质疑数据科学价值的原因。

IT界,炒作越大,误解就越大,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,它可以带来显著的业务收益,但是误解可能会妨碍分析功能的顺利和及时的交付,而这些功能这可能会使业务用户和最终客户受益。

4、技术是最难的部分,随着当今可用的技术的数量不断增加,选择合适的工具组合来部署和集成以从分析团队获得预期的结果并非易事。但是,真正困难的部分是把组织结构和运营模式放在一起,把人员、流程和技术视角所需要的所有东西放在一起。另外,你如何在现有的组织内部这样做,这对组织来说似乎是最难的。

不要以为分析工具会完成所有的工作。技术本身决不会解决任何业务问题。在急于创建数据的过程中,组织最终却陷入了困境。技术并不解决分析问题。

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