大資料學習要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
2017年，近40%的公司正在實施和擴充套件大資料技術應用，另有30%的公司計劃在未來12個月內採用大資料技術，62.5%的公司現在至少有一個大資料專案投入生產，只有5.4%的公司沒有大資料應用計劃，或者是沒有正在進行的大資料專案，雖然大資料市場將會繼續增長這一點毋庸置疑，新的大資料技術正在進入市場，而一些舊技術的使用還在繼續增長，本文介紹2018年及以後大資料未來發展的十大趨勢。由於大資料技術涉及內容太龐雜，大資料應用領域廣泛，而且各領域和方向採用的關鍵技術差異性也會較大，希望給正在學習大資料的朋友一個明確的方向，不再盲目的學習。大資料學習群142973723
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
1、 開放原始碼
Hadoop、Spark等開源應用程式已經在大資料領域佔據了主導地位，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增長，2017年及以後許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，並尋找方法來提高處理大資料的速度。
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
2 、記憶體技術
現代記憶體技術將資料儲存在RAM中，這樣大大提高了資料儲存的速度，預測，記憶體資料架構每年將增長29.2％。
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
3 、機器學習
它指出，當今最先進的機器學習和人工智慧系統正在超越傳統的基於規則的演算法，創建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統，是2017年及以後的十大戰略技術之一。
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
4 、預測分析
預測分析與機器學習密切相關，2016年僅有29％的公司使用預測分析技術，這個數量並不多。同時，許多供應商最近都推出了預測分析工具。隨著企業越來越意識到預測分析工具的強大功能，這一數字在未來幾年可能會出現激增。
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
5、智慧app
企業使用機器學習和AI技術的另一種方式是建立智慧應用程式。這些應用程式採用大資料分析技術來分析使用者過往的行為，為使用者提供個性化的服務，未來10年，幾乎每個app，每個應用程式和服務都將一定程度上應用AI。
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
6 、智慧安保
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
7 、物聯網
物聯網能對大資料產生相當大的影響
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
8、 邊緣計算
邊緣計算是一種可以幫助公司處理物聯網大資料的新技術
大資料學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大資料的幾點建議
9 、高薪職業
到2018年，美國將有181,000個深度分析崗位，是資料管理和資料解讀相關技能崗位數量的五倍，並且，2017年資料科學家的平均年薪在116,000美元到163,500美元之間（當然這是美國的標準，中國國內目前尚未統計）。同樣，明年大資料工程師的薪資也將增長5.8%，在135,000美元到196,000美元之間。
10、 自助服務
由於聘請高階專家的成本過高，許多公司開始轉向資料分析工具，到2018年，絕大部分企業都將投資終端使用者自助服務。
以上是10個大資料的發展趨勢，正在學習大資料的小夥伴可以參考作為以後想要進軍的領域，貪多嚼不爛的道理大家都懂，能把大資料技術全都掌握的在國內目前可以說數得過來，所以我們剛進入大資料領域的話可以選擇一個適合自己或者自己感興趣的。下面再給小夥伴講幾點學習大資料的建議，希望對大家有點幫助
1、大資料學習要業務驅動，不要技術驅動：資料科學的核心能力是解決問題
2、大資料學習要善用開源，不要重複造輪子：資料科學的技術基因在於開源
3、大資料學習要以點帶面，不貪大求全：資料科學要把握好碎片化與系統性
4、大資料學習要勇於實踐，不要紙上談兵：一定要清楚是在做資料科學還是資料工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處於哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大資料的
5、大資料學習的三個階段：不同階段的技術路線各有側重，把握主要矛盾
階段一：大資料基礎設施建設階段：這個階段的重點是把大資料存起來，管起來，能用起來，同時要考慮大資料平臺和原有業務系統的互通聯合問題
階段二：資料描述性分析階段：此階段主要定位於離線或線上對資料進行基本描述統計和探索式視覺化分析，對管理起來的大資料能進行海量儲存條件下的互動式查詢、彙總、統計和視覺化，如果建設了BI系統的，還需整合傳統BI技術進行OLAP、KPI、Report、Chart、Dashboard等分析和初步的描述型資料探勘分析
階段三：大資料高階預測分析和生產部署階段：在初步描述分析結果合理，符合預期目標，資料分散式管理和描述型分析穩定成熟的條件下，可結合進一步智慧化分析需求，採用如深度學習等適用海量資料處理的機器學習模型，進行高階預測性挖掘分析。並通過逐步迭代優化挖掘模型和資料質量，形成穩定可靠和效能可擴充套件的智慧預測模型，並在企業相關業務服務中進行分析結果的決策支援，進行驗證、部署、評估和反饋。大資料學習群142973723