學大數據自學好還是培訓好呢
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自學大數據肯定是大部分朋友比較心儀的，誰不心疼錢呢?但是大數據培訓效果比較好啊，這也是不可否認的，當這兩種學習方式發生衝突的時，你該選擇哪種學習方式呢?你心裡有底嗎?對於大數據的學習，小編的建議是選擇大數據培訓，理由很多。
大數據要學的東西很雜，學習起來也很有難度，你選擇自學大數據，很多的問題都超出你的解決能力範疇，換句話說，你選擇自學大數據，那麼在學習中有很多你沒有辦法解決的問題會時不時的冒出，影響你學大數據的信心，也許你是越挫越勇型，但是很多的時候無疑就是在浪費你的時間。
自學大數據很多的時候就是遇到瓶頸，並且出現最多的就是你每天忙碌日復一日的學大數據，但就是沒有相應的成效。而大數據培訓則不同，一定是要出效果的，不然你花那麼多的培訓費用是為了什麼呢?大數據培訓也深知這一點，一定會想盡辦法確認你的學習效果，比如多多增加項目訓練、找優秀的大數據培訓老師等等途徑。
零基礎學大數據四步走
零基礎的同學學習大數據開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：
第一個階段：了解大數據的基本概念
首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，比如說，要先學習這門課程的一些專業的術語，學習一些入門概念知道這麼課程是做什麼的，主要的學習知識有哪些。那麼學習大數據就必須知道什麼是大數據，一般大數據的運用領域是那些，避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。
第二個階段：學習計算機的編程語言
對於零基礎的小夥伴們來說，開始入門可能並不是那麼容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。
第三階段：大數據有關的學習課程
經過了前兩階段的基礎學習後，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數據部分的課程學習了。在這裡小編要特別提醒大家：行業真正大數據，82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發，初學者請務必認清你要學的是不是真正大數據！
第四個階段：項目實戰階段
實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中，可以更快的上手，對於相關知識的使用方法也有了經驗。
世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大數據就一定會學好。
最後：後續提高
大數據結合人工智可以達到真正的數據科學家。
機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的演算法基本比較固定了，學習起來相對容易。
深度學習：深度學習的概念源於人工神經網路的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，演算法更新也比較快，需要跟隨有經驗的老師學習。
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最快的學習方法，就是師從行業專家，畢竟老師有多年積累的經驗，自己少走彎路達到事半功倍的效果。
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