云计算大数据分析学习

文章来源：科多大数据

当下的互联网领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。互联网da咖阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。

无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。

技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到？

等待入局者必须考虑几个重要因素：

一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);

二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);

三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。

如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。

大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。

关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：

一是数据从哪里来；

二是数据如何进行分析；

三是数据如何进行商品化。

任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。

数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。

政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

中国具有高达7.22亿的大规模网民群体，目前国内仅有3万个机柜，对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出，中国的数据市场规模还远未达到平衡点，未来将保持高速增长的态势。另一个方面，由于企业客户运营模式的改革，企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。

未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势，市场红利可观，创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。大数据时代已经到来，想要快速掌握这门高薪前景的技术该如何学习呢？

Linux基础和分布式集群技术

学完此阶段可掌握的核心能力：熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；学完此阶段可解决的现实问题：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；学完此阶段可拥有的市场价值：具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

学习大数据处理需要的语言：

javaMR语言这种语言产生很早了，大家也或多或少的接触过，但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统，是一种基本的选择。

Scala语言以java为基础的语言，和java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala是逐渐兴起的工具，善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

Hadoop在以java为基础的大数据处理当中，Hadoop为作一批数据处理，发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理工具而言，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用。

Kafka andStorm它是一个特别快速的查询信息系统，但是因为太快了在实施操作时会犯错，有时候会漏掉东西。

Pythom语言Python拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质，更简单和直观，在近几年的成长很快。在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个选择，Python无疑当选。

学习一门课程，掌握好的学习方法至关重要，大数据云计算发展趋势非常好，现在学习好这门技术，未来的就业和选择会更多。