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大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用需要注意什么？
2019-01-15
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現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都是在研究大數(shù)據(jù)的技術(shù)，很多人只是聽過大數(shù)據(jù)這個詞，但是對大數(shù)據(jù)還是不太了解的，對于大數(shù)據(jù)現(xiàn)在需要解決的關(guān)鍵問題不是很明朗。今天我們在這篇文章中給大家講一講大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)應(yīng)用需要注意什么。


就目前而言，大數(shù)據(jù)需要解決的關(guān)鍵問題就是數(shù)據(jù)、知識、服務(wù)、數(shù)據(jù)采集和管理，挖掘分析獲取知識，知識規(guī)律進行應(yīng)用轉(zhuǎn)化為持續(xù)服務(wù)。只要我們解決好這三個問題，才算大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，那么從學(xué)習(xí)角度講，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特別要注重數(shù)據(jù)科學(xué)的實踐應(yīng)用能力，而且實踐要重于理論。從模型，特征，誤差，實驗，測試到應(yīng)用，每一步都要考慮是否能解決現(xiàn)實問題，模型是否具備可解釋性，要勇于嘗試和迭代，模型和軟件包本身不是萬能的。


我們還需要考慮大數(shù)據(jù)如何走出實驗室和工程化落地，這就對我們有四點要求，一是不能閉門造車；二是要走出實驗室充分與業(yè)界實際決策問題對接；三是關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系都不能少，不能描述因果關(guān)系的模型無助于解決現(xiàn)實問題；四是注重模型的迭代和產(chǎn)品化，持續(xù)升級和優(yōu)化，解決新數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)和模型動態(tài)調(diào)整的問題。所以，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一定要清楚我們是在做數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程，各需要哪些方面的技術(shù)能力，現(xiàn)在處于哪一個階段等，不然為了技術(shù)而技術(shù)，是難以學(xué)好和用好大數(shù)據(jù)的。


我們在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時候，還是要注意幾個關(guān)鍵的問題，一是重視可視化和業(yè)務(wù)決策，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果是為決策服務(wù)，而大數(shù)據(jù)決策的表現(xiàn)形式，可視化技術(shù)的優(yōu)劣起決定性作用；二是，從整個大數(shù)據(jù)技術(shù)棧來考慮技術(shù)選型和技術(shù)路線的確定；三是建模問題處于核心地位，模型的選擇和評估至關(guān)重要。一般來說，在課堂和實驗室中，多數(shù)模型的評估是靜態(tài)的，少有考慮其運行速度、實時性及增量處理，因此多使用復(fù)雜的臃腫模型，其特征變量往往及其復(fù)雜。四是開發(fā)語言的選擇，基礎(chǔ)框架系統(tǒng)Java是必須掌握的，應(yīng)用級的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析庫Python是必須掌握的，而要深入各種框架和學(xué)習(xí)庫的底層，這些都是我們需要注意到事情。


以上的內(nèi)容就是小編為大家介紹的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用需要注意的知識，需要強調(diào)的是，大家在學(xué)習(xí)知識的時候還是要注重上述提到的內(nèi)容，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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