在理解大數據概念的時候，通常都有幾個較為明顯的誤區，其壹是只有足夠大的數據才能算是大數據範疇；其二是大數據和互聯網是隔離的；其三是大數據就是統計學；其四是大數據會“殺熟”，應該盡量遠離大數據等等。
在大數據時代，任何體量的數據都可以采用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能采用大數據技術。
大數據本身是互聯網、物聯網和傳統信息系統***同發展所導致的結果，所以大數據與互聯網存在緊密的聯系，事實上目前互聯網領域是推動大數據發展的重要力量，所以大數據與互聯網本身就密不可分。從互聯網發展的前景來看，大數據是互聯網價值的重要體現，所以未來大數據的價值必然會不斷得到提升。
由於目前大數據分析技術往往會采用統計學的方式，這導致不少人認為大數據就是統計學，實際上大數據在進行數據分析的過程中，不僅需要統計學技術，也需要機器學習相關技術。當然，統計學作為大數據的三大基礎學科，在大數據技術體系中占有重要的地位。
目前大數據人才的培養既包括研究生教育（培養創新型人才），也包括專科教育和本科教育，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，學習大數據的過程也會更為順利。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
大數據並非是大的數據，而是將數據價值化的新概念，可以說任何體量的數據都可以使用大數據技術來處理。在大數據時代，企業中有很多商業數據需要大數據開發工程師來采集、儲存、處理，所以逐漸的大數據崗位越來越多。
目前是大數據開發落地應用的初級階段，市場需要更多的大數據開發人才，面對偌大的市場需求，有越來越多的小夥伴想學習大數據開發技術，但是並不是每個人都可以學習的，學習大數據對編程基礎和邏輯思維能力有壹定的需求，因為大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言。
由於大數據的復雜性，對於小夥伴學習大數據的難易程度來講，不同基礎的小夥伴，難易程度不同，那小夥伴該如何去學習大數據開發技術呢？
1.註重編程基礎知識的積累
上面我也說過了，大數據是比較復雜的編程語言，想要學習大數據開發技術是需要有壹定的編程基礎的，但是有些零基礎學習大數據的小夥伴，還是需要學習java、Python、web等編程基礎。
2.確定發展方向，以用為學
小夥伴可以事先了解壹下企業對大數據開發技術的需求是什麽，確定自己的發展方向，根據企業所需要的大數據開發技術需求，制定適合自己的學習路線，針對性學習，才能提高學習效率。
3.多練習項目案例
在平時，小夥伴在積累基礎知識的過程中，不要忘了多加練習項目案例，多敲代碼，培養自己的編程思維。
最後，小夥伴想要學習大數據開發技術，還需要不斷的 探索 適合自己的學習方法。尚矽谷大數據培訓班是壹家比較靠譜的IT教育培訓機構，以理論實踐相結合的教學方式傳授更多的大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。
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大數據，什麽是大數據呢？多大的數據叫大數據？紅火壹時的數據分析走向了我們，紛紛稱不分析數據企業將長久不了，可是究竟什麽樣的數據才是大數據呢，什麽樣的數據才是最大的呢？
如果妳沒有接觸過大數據，那麽妳就不知道大數據究竟有多大，大到什麽樣的數據才能稱之為大數據。那麽，根據數據收集的端口，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。
大數據開發學習有壹定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，壹般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
什麽是大數據 究竟多大才算是大數據
大數據是什麽?
多大的數據叫大數據?
很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那麽，根據數據收集的端口，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。
企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。
有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這壹群體的原則，同樣能指導企業進行壹定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是壹般性的數據挖掘。
大數據的產業鏈是怎樣的?
我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下遊關系，提出把它們分成三種不同類別：
大數據采集公司
所謂“找數據”，內部可以再分兩種：
在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;
通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。
大數據分析公司
這壹類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分數據庫模型源於相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習算法等等。也基於美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。
大數據銷售公司
雖然說是賣數據，但出售的並不是單壹數據，而是基於數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。
這三類公司是如何協作，並把大數據作用於我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。
騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成壹套精準營銷方案後，給廣告商生成壹些定向的廣告。
比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平臺上投放的廣告轉化率高，正是得益於騰訊的大數據基礎。
大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻壹直都在，所以大數據的核心並不在“大”上，而是基於大數據所構建出的壹個新的價值空間。
大數據開發學習有壹定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，壹般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。
有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這壹群體的原則，同樣能指導企業進行壹定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是壹般性的數據挖掘。
大數據面向的是更海量的壹個數據，借助了更廣義的知識數據庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，並不是局限於個體，而是以壹個非常非常廣泛的群體為對象展開的。
要兌現大數據的商業價值，第壹個要求，就是達到大數據的數據量級。那麽目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，百度在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿裏實現了反超。
騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿裏利用它的消費數據資源，更有垂直性。那麽對於中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。
所以，對於數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高準確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。
什麽是大數據
大數據指無法在壹定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麽大數據很重要？
大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：
1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；
2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；
3.在幾分鐘內重新計算整個風險組合；
4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。
從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
眾所周知，IT?行業是個高薪行業，也是很多人的夢想職業，在全球最缺人的十大行業中IT行業居首位。而事實證明，IT行業不失為壹個好的職業方向。
中公優就業可以為您規劃學習過程以及後期就業方向，為您的未來保駕護航
在大數據時代，任何體量的數據都可以采用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能采用大數據技術。
數據收集不分大小，用到大數據這個詞匯！
是統計學中壹個概念，數據信息越大越全！誤差越小，也就越準確！
建議先從統計學入手，理論性知識先了解！再針對行業情況實戰做有效數據收集，達到基數後去證實數據的有效性和真實性！
這些都是基礎！