大数据分析挖掘前景怎么样？如何系统学习大数据？
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大数据分析是经过数据采集——存储数据——数据处理和分析——数据的可视化和展示这几个大的步骤实现的。
无论是传统行业还是互联网行业，大数据分析是企业必经的阶段，通过数据分析使数据活起来，发挥其潜在价值，为企业的业务发展提供支持。
大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。
大数据前景很好，目前国内大数据人才缺乏，大数据的应用十分广泛，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。
大数据相关有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作，主要你愿意并且有决心从事大数据相关工作，不管你先前读什么，一定能找到适合你的切入点，进入大数据行业工作。
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大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，怎么学习难以三言两语说清楚。大数据怎么学呢？
1、不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。
如文本、网页要自然语言建模，随时间变化数据流需要序列建模，图像音频和视频多是时空混合建模
2、大数据学习要善用开源，IT领域的开源化已成不可逆转的趋势
为什么要开源，这得益于IT发展的工业化和构件化，各大领域的基础技术栈和工具库已经很成熟，下一阶段就是怎么快速组合、快速搭积木、快速产出的问题
3、找好切入点，以点带面来学习
不同领域的大数据应用有其共性关键技术，其系统技术架构也有相通的地方，如系统的高度可扩展性，能进行横向数据大规模扩张，纵向业务大规模扩展，高容错性和多源异构环境的支持，对原有系统的兼容和集成等
4、要注重数据科学的实践应用能力，实践要重于理论
大数据要应用落地，目前数据工程要解决的关键问题主线是数据(Data)>知识(Knowledge)>服务(Service)，数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行决策支持和应用转化为持续服务。
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