大數據爆發，我們要不要學？適不適合學？
最近兩年，大數據這個詞非常火，以大數據為基礎和核心的人工智慧也以迅雷不掩耳之勢蔓延到各個領域，無人駕駛，無人超市，智慧城市等等。毫無疑問，火爆的大數據已然成為當今互聯網世界中的新寵兒，創造著巨大的商業價值，是當今互聯網巨頭的必爭之地。
目前大數據給大多數人的感覺是，專業性強，操作繁瑣，高薪的代名詞，完全屬於「高大上」技術，但是其實很多人並不清楚大數據到底是做什麼？用的什麼語言進行操作處理？當數據的存儲單位不斷擴大，大數據技術是如何處理這些海量繁雜數據的呢？
在國外的社交媒體看到過一段關於大數據的描述：
Big Data is like teenage sex: Everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it too。
這段話雖然有點調侃的意味，但也反映出其實很多人對大數據真正做什麼的並不了解。
就目前來講，大數據主要分三大技術領域和方向
方向一：Hadoop 大數據開發方向
方向二：數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向三：大數據運維&雲計算方向
從現在招聘網站的信息來看無論哪個方向前景和錢景都很不錯。
大數據主要涉及框架有Hadoop，Spark、Hive、scala等，很多人都會問python和大數據有什麼關係和區別呢？
簡單來講大數據工程師（Java）需要精通大數據的多個組件原理，熟練運用其進行業務開發，技能要求：Java、Scala，Hadoop，Hive，Spark，Zookeep等。
數據分析師（python）需要有一定的腳本語言基礎，對數據敏感面，對常規唯獨指標的概念和計算邏輯非常熟悉，對日誌系統和統計系統有一定了解更好。技能要求：統計學常識，Hive sql，python。
打個比喻的話，如果說大數據工程師（java）是一個軍隊，因為它是做整個生態系統的。那麼python是特種兵，只是這個生態系統的一部分而已。從前景上看大數據工程師（Java）的發展更具優勢。
DT時代，大數據的核心價值是從龐雜的數據背後挖掘和分析用戶的行為習慣和愛好，其創造的價值與我們的生活息息相關，例如可以用大數據的分析來改善城市交通管理；可以分析人們的身體健康情況、保障市民的醫療和健康條件；還可以分析和防止犯罪行為等。一些實際商業案例如信用卡公司VISA使用Hadoop，能夠將處理兩年內730億單交易所需的時間，從一個月縮減至僅僅13分鐘；The-numbers通過對於歷史電影相關的數據的相關關係，來預測電影票房等等。
看了以上例子應該也能感受到大數據的強大力量，技術日新月異，作為技術儲備，畢竟多一項技能多一種選擇，相信很多朋友也有興趣想深入學習了解一下大數據，在這裡給大家推薦一個免費的大數據特訓營，由2位10年經驗架構師和2位百度大數據工程師主講。7天的時間帶大家快速理清大數據學習的邏輯與思路，快速體驗大數據能做什麼！怎麼做！
老師簡介
Jesson老師
復旦大學計算機碩士，10年以上研發經驗。曾就職於華為、 百度、平安等知名互聯網公司。近幾年埋首大數據領域相關技術，對神經網路、機器學習有深入了解。熱愛新技術，樂於學習與分享。
Brave老師
高級軟體架構師，11年軟體開發經驗，曾任金蝶（中國）軟體公司技術顧問，衛華集團高級需求分析師，曾主導開發多個大數據項目，精通Kafka、Spark等大數據相關技術。
Franco老師
百度數據倉庫高級工程師，曾任獵豹移動推薦演算法工程師，newsrepublic海外推薦信息流推薦演算法工程師，精通大數據演算法推薦，有豐富的大數據項目開發經驗。
Lee老師
目前就職於百度，大數據開發崗位。5年研發經驗，曾就職於BAT等一線互聯網公司，精通Java開發，對大數據有深入的研究，喜歡前沿技術，熱愛踩坑。
著名物理學家牛頓曾說過「我之所以能成功是因為我站在巨人的肩膀上」，想要學習和入行一門新的技術跟著有經驗的人學習，多點和前輩們交流分享，你會發現，事情遠比自己瞎搞簡單的多，學習也就事半功倍了！
學習模式
這個特訓營與一些直接錄製好的不完整自學視頻不一樣，有其獨特的特點：
全程視頻直播
四位擁有豐富大數據項目實戰經驗，來自互聯網一線企業老師聯合主講
微信群交流，老師隨時為你互動答疑
作業檢測，驗證學習成果
打卡淘汰制，共同營造好好學習，天天向上的學習氛圍
不少朋友可能都很困惑於要不要學，自己適不適合學的問題，糾結於沒有系統的學習資料，沒有有經驗的老師及時指導，停滯於學習鬆散，沒有老師督促，多說不如行動，有意向想了解大數據的朋友可以掃碼報名參加，聽說為保證學習質量，這期特訓營限招500人，先報先得！
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