大數(shù)據(jù)的火爆我們是有目共睹的，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)無疑都會選擇一家專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)，因為一般自學(xué)的效果都不是很好，畢竟大數(shù)據(jù)包含的技術(shù)知識太多了，首先要先了解大數(shù)據(jù)的一些基本概念。 

基本概念

在講什么是大數(shù)據(jù)之前，我們首先需要理清幾個基本概念。

1.數(shù)據(jù)

關(guān)于數(shù)據(jù)的定義，大概沒有一個權(quán)威版本。為方便，此處使用一個簡單的工作定義：數(shù)據(jù)是可以獲取和存儲的信息。

直觀而言，表達某種客觀事實的數(shù)值是很容易被人們識別的數(shù)據(jù)(因為那是“數(shù)”)。但實際上，人類的一切語言文字、圖形圖畫、音像記錄，所有感官可以察覺的事物，只要能被記下來，能夠查詢到，就都是數(shù)據(jù)(data)。

不過數(shù)值是所有數(shù)據(jù)中很容易被處理的一種，許多和數(shù)據(jù)相關(guān)的概念，例如下面的數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)分析，都是立足于數(shù)值數(shù)據(jù)的。

傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)一詞，尤其是相對于今天的“大數(shù)據(jù)”的“小數(shù)據(jù)”,主要指的就是數(shù)值數(shù)據(jù)，甚至在很多情況下專指統(tǒng)計數(shù)值數(shù)據(jù)。這些數(shù)值數(shù)據(jù)用來描述某種客觀事物的屬性。

2.數(shù)據(jù)可視化

對應(yīng)英語的data visulization(或可譯為數(shù)據(jù)展示)，指通過圖表將若干數(shù)字以直觀的方式呈現(xiàn)給讀者。比如非常常見的餅圖、柱狀圖、走勢圖、熱點圖、K線等等，目前以二維展示為主，不過越來越多的三維圖像和動態(tài)圖也被用來展示數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)分析

這一概念狹義上，指統(tǒng)計分析，即通過統(tǒng)計學(xué)手段，從數(shù)據(jù)中精煉對現(xiàn)實的描述。例如：針對以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中以table形式存儲的數(shù)據(jù)，按照某些指定的列進行分組，然后計算不同組的均值、方差、分布等。再以可視化的方式講這些計算結(jié)果呈現(xiàn)出來。目前很多文章中提及的數(shù)據(jù)分析，其實是包括數(shù)據(jù)可視化的。

4.數(shù)據(jù)挖掘

這個概念的定義也是眾說紛紜，落到實際，主要是在傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)上，結(jié)合機器學(xué)習(xí)的算法，對數(shù)據(jù)進行更深層次的分析，并從中獲取一些傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法無法提供的Insights(比如預(yù)測)。

簡單而言：針對某個特定問題構(gòu)建一個數(shù)學(xué)模型(可以把這個模型想象成一個或多個公式)，其中包含一些具體取值未知的參數(shù)。我們將收集到的相關(guān)領(lǐng)域的若干數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù))代入模型，通過運算(運算過程稱為訓(xùn)練)，得出那些參數(shù)的值。然后再用這個已經(jīng)確定了參數(shù)的模型，去計算一些全新的數(shù)據(jù)，得出相應(yīng)結(jié)果。這一過程叫做機器學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)的算法紛繁復(fù)雜，常用的主要有回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。

中培大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)內(nèi)容開發(fā)采用“T”字形的思維，以大數(shù)據(jù)的深度為主，以機器學(xué)習(xí)、云計算等作為寬度，相輔相成。此外中培大數(shù)據(jù)課程定期組織與一線名企的工程師進行面對面的就企業(yè)當(dāng)下的項目討論與研發(fā)，進而驗證所學(xué)技術(shù)的正確方向。打造精品大數(shù)據(jù)課程，力爭將同學(xué)們的技術(shù)打造地更加精致，成就美好未來。

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（編輯：山）