大資料的學習其實是比較困難的，這是因為大資料的學習中有很多的內容，如果想要學通那基本上是不可能的，但是對於大資料知識的某乙個方面還是可以的，那麼怎麼學習大資料呢？下面看看過來人是怎麼談論大資料學習的。
首先需要重視的是培訓和眾包，什麼是眾包呢？眾包是一種基於網際網路的創新生產組織形式，企業利用網路將工作分配出去，通過讓更合適的人群參與其中來發現創意和解決問題。就目前而言，眾包和開源的組合極大推動了it產業的快速發展，當企業和研究者可在眾包上發布資料，資料分析人員可在其上進行競賽以產生最好的模型。這一眾包模式本質就是集體智慧型程式設計的體現，即有眾多策略可以用於解決幾乎所有**建模問題，而分析人員不可能一開始就能找到最佳方案，我們通過眾包的形式來解決這一難題，進而使資料科學成為一場集體智慧型運動。
然後需要大家知道的是，大資料的興起只是說明了一種現象，隨著科技的高速發展，資料在人類生活和決策中所佔的比重越來越大。面對如此廣度和深度的大資料技術棧和工具集，如何學習和掌握好大資料分析這種技能，這就需要大家根據自身的實際情況進行學習。不過技術的學習和應用也是相通的，條條大路通羅馬，關鍵是要找準切入點，理論與實踐結合，有全域性觀，工程化思維，對複雜系統設計開發與關鍵技術體系的主要矛盾要有所把握。熟悉大資料基礎理論與演算法、應用切入、以點帶面、舉一反
三、橫向擴充套件，從而構建完整的大資料知識結構和核心技術能力，這樣的學習效果就會好很多。
當然，技術發展也遵循量變到質變規律，我們都知道，人工智慧、物聯網、大資料、雲計算是四位一體發展的，未來智慧型時代的基礎設施、核心架構將基於這四個層面，這種社會演化趨勢也很明顯。從農業時代到工業時代，再到網際網路時代，然後就是智慧型化時代。在這個四位一體智慧型技術鏈條裡面，物聯網重在資料採集，雲計算重在基礎設施，大資料技術處於核心地位，人工智慧則是發展目標，所以學習大資料技術還需要對這四個方面加以綜合研究和理解。這樣才能夠學好大資料。
過來人學習演算法
關於如何學習演算法，下面，個人簡略談三點 學演算法 興趣 態度 編碼 關注實踐應用 興趣。學好任何乙個東西，首先便必須得具備興趣。演算法也不例外。如果你對演算法實在沒有興趣，也大可不必擔憂。畢竟，各有所愛。態度，重試程度。如果你覺得因為演算法在實際工作中應用不多，或者標準庫里都封裝了一切。或者認為，...
過來人的經驗教訓
1 要有乙個職業生涯的規劃。首先需要定位自己做什麼合適，是做買賣還是做技術，一條路走到黑 當然，做了技術，後來改行也行 2 做技術，就是要做精做深，成為這個行業的這個技術的專家 最好就是去國內的大公司，才能全面學到東西，能夠給你培訓的機會 如果大公司進不去，先到小公司練技術，找機會再到大公司去鍍金，...
身為過來人給Linux初學者的建議
隨著電腦科學的發展 網際網路的普及，linux系統 黑客的專屬作業系統 漸漸進入了人們的視野，越來越多的人開始接觸linux，並學習linux，投入到linux系統維護工作中去。相比windows系統，linux系統具有開源 高效 低消耗等優點，這也是越來越多企業選擇linux及linux普及的很大...