大数据究竟多大才算是，该如何学习大数据

大数据究竟多大才算是，该如何学习大数据

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

企业端(B端)数据近十万的级别，就可以称为大数据;个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。

有些小公司，数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有针对性的总结出这一群体的原则，同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。

大数据面向的是更海量的一个数据，借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于个体，而是以一个非常非常广泛的群体为对象展开的。

要兑现大数据的商业价值，第一个要求，就是达到大数据的数据量级。那么目前，在数据量上最有优势是BAT三家。在PC时代，百度在数据上的优势非常强，但到移动时代，腾讯和阿里实现了反超。

腾讯有微信、QQ，拿到了移动端数据生成量的九成;阿里利用它的消费数据资源，更有垂直性。那么对于中小企业、创业企业而言，兑现商业价值的重点就变成了，如何在自身规模较小的时候，利用别人的大数据资源为自己的创业更好的服务。这是需要深层次判断和挖掘的。

所以，对于数据相关的公司，在投资判断的时候，不单是看现有业务的发展，更重要的是在他不断的发展的过程中，能不能积累有效数据、积累高准确性的数据，实现数据的实时更新性。这样的企业才能够更好地建立起竞争壁垒。

大数据的定义并没有一个明确的标准，不同领域和应用场景下的定义也可能不同。一般来说，大数据是指数据量非常庞大，且无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析的数据。比如，互联网、金融、医疗等领域所产生的数据量都可以被称为大数据。

学习大数据需要掌握以下几个方面的知识：

1. 数据库和数据结构：了解数据库和数据结构的基本概念及其应用场景，掌握SQL语言和NoSQL数据库的使用方法。
2. 数据采集和处理技术：理解数据采集和处理的流程和原理，并掌握相关工具和技术，比如Hadoop、Spark等。
3. 数据挖掘和分析：了解数据挖掘和分析的基本理论和方法，包括机器学习、深度学习、文本挖掘、图像处理等。
4. 可视化和报告：掌握数据可视化和报告的工具和技术，比如Tableau、Power BI等，能够将数据分析结果以直观和易懂的方式展示出来。
5. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原理和方法，掌握相关技术和工具，能够有效保护数据的安全和隐私。

对于如何学习大数据，可以通过以下途径进行：

1. 学习相关课程：参加大数据相关课程或培训，可以系统地学习大数据的理论和实践知识，例如Coursera、网易云课堂等在线教育平台提供的大数据课程。
2. 实践项目：通过实践项目来学习大数据技术，这样能够更好地理解大数据技术在实际应用中的作用和效果。
3. 参加社区：加入大数据社区，与其他同行交流经验和分享学习资源，可以获得更多的学习机会和支持。
4. 阅读相关书籍和资料：阅读相关的书籍和资料，可以增加自己的理论基础和应用技能。