怎樣進行大資料的入門級學習

　　關於怎樣進行大資料的入門級學習的分析如下：

　　1、原始資料要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料；

　　2、要看看資料“長什麼樣”，有什麼特點和規律；

　　3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者預測，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的且不易發現的資訊，都要對資料建模，得到output。

　　1、大資料工程師要學習JAVA、Scala、Python等程式語言，不過這些語言都是相通的，掌握了一門程式語言其他的就很好學習了。大資料的學習需要掌握以下技術：Hadoop、spark、storm等核心技術。

　　2、基礎的技術包含資料的採集、資料預處理、分散式儲存、NoSQL資料庫、資料倉庫、機器學習、平行計算、視覺化等各種技術範疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大資料處理框架，主要分為幾個方面：資料採集與預處理、資料儲存、資料清洗、資料查詢分析和資料視覺化。

　　視覺化分析。大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。

　　資料探勘演算法。大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。

　　預測性分析。大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料中挖掘出特點，透過科學的建立模型，之後便可以透過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。

　　語義引擎。非結構化資料的多元化給資料分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉資料。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。

　　資料質量和資料管理。大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

　　大資料分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。