【此文章转自乐字节】
关于大数据,有句话说的很好:“未来的商业竞争,就是数据的竞争。”
2016 年,Google 的 AlphaGo 横空出世,在人类曾以为计算机无法跨越的围棋领域,以4:1大胜世界顶级围棋高手李世石,震惊世界!
2017 年,AlphaGo 再次以 3:0 横扫世界排名第一围棋高手柯洁,让我们再次见识到了“大数据 + 机器学习*“*的巨大威力!
AlphaGo 只是一台机器,但它通过深度学习算法对海量棋谱数据的分析,不断自我学习和完善,最终形成恐怖的战斗力!
我们知道,软件编程技术自出现以来,要实现核心价值就是把现实生活中的业务操作搬到计算机上,通过计算机软件和 络进行业务和数据处理,以提高工作效率。这体现在我们生活中的各个方面,如OA办公、ERP商品管理、百度搜索、QQ聊天,淘宝购物等,都是如此。
这些系统和软件,给我们的工作和生活效率带来了巨大提升,这也是这些年来,IT软件业蓬勃发展的原因。
时至今日,计算机软件已成为人们日常生活的必备品,人们已经习惯了计算机软件的存在。但现在面临的问题是,在数据大爆炸的时代,以前的那套“分析用户需求和业务场景,进行软件设计和开发“的做法越来越跟不上人们的个性化的需求,比如以前的新闻软件,所有人打开看到的,都是一样的,但其实每个人都只希望看到自已感兴趣的。
但原有的软件设计要实现这个需求就显得极其困难,几乎难以实现。甚至当我们去问用户的时候,用户似乎也无法告知你非常明确的需求,大多时候只能给一些模糊的方向,这对于原有的软件设计而言,似乎进入了一个困局。
实际上也确是如此,从电商的“猜你喜欢”到“防疫健康码”;从 AI 智能识别花草树木,到产生辅助诊疗建议;从无人商店到无人驾驶等,这些年,大数据在各个领域,呈现出爆炸式增长态势。
几乎人人都看到了大数据的发展前景,最重要的是行业人才稀缺,薪资普遍偏高,而且大数据领域的岗位,往往都有比较高的岗位附加值。不夸张的说,在这个智能时代,无论你是否从事大数据开发,掌握点大数据的原理和架构,会点大数据相关的技术,找工作就很吃香。
但一个很大的问题在于,很多中小公司的程序员,在业务中并没有接触大数据的机会。想要深入学习,不管是看书,还是看 demo,都很难深入。
不论是大数据的技术还是应用,都始终处于动态变化的过程中,对于很多刚开始接触大数据、使用大数据的人来说,这无疑带来了很多困惑。比如:
在我看来,决定你技术高度的,是你是否理解大数据技术的核心原理,但不管是学习还是应用,最终都需要落实到实践中,想学好大数据,一定要配合练习实践。
我梳理了一条从的学习路径,并整理了一套完整的大数据知识体系,如下图。
从这 6 个模块入手,哪怕你没有任何大数据背景,也能读懂。
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