大数据择业之何去何从——从培训的角度看待大数据

前两天去了业界内非常出名的一家培训机构，去听了他们的大数据的半天课程。到结束时，才发现，他们是基于JAVA去培训的。这样，就联想到大数据的落地。大数据如何落地，从事IT其他非编程专业方向的人员如何择业。这是一个需要深入思考的问题。

现在有关IT技术的培训越来越多，线上的，线下的。好的，不好的。到底那一种培训比较适合我们这些IT从业人员。记得当时台上的老师说的很好，任何软件都 是工具，掌握一项技术，五天完全可以入门，其他的时间就是练习跟熟悉。现在由于APP使得安卓的工程师水涨船高。但照市场经济规律来说，这种现像不会长 久。线上的好处是节省成本，可以达到一对多的目的，但是一对多的效果就会很好吗？这个不见得。而线下的培训，主要是基于学员之间的互动，想想大学时的自习 室，我们真正在课堂上掌握的知识若没有自习室的温故，加深。势必也会还给老师。所以线下的培训主要在于学生之间的互动学习。

在大数据时代，真正学习的重点不在于老师。而在于老师与学员的互动，现在任何的知识都可以从百度或其他地方搜索得到。那么老师要教的是什么？有的时候，也 在想这个问题？后来发现，我们不是要教会学生标准答案是什么，而是要让他们掌握如何去思考，如何去辩伪存真。因为百度一搜，任何我们想要的，不想要的答案 都会出来。而如何去分辨他们是很重要的。尤其是技术这一行，有的时候，我们看英文原版的资料要比中文的好很多。更何况，国内的一些资料翻

至于说线上还是线下的学习，建议可以结合在一起学习。分配好我们效率最高的时候用于学习线上的课程，效率最低时间用于看书或者逛论坛。线上的学习，主动权 在于老师，虽说廉价，但效果相对面对面授课大打折扣。而线下的授课，如何调动学员的积极性又尤为重要。对于实验来说，如何去设备难点，如何让学习在实验中 有所收获。一直很反对用虚拟机或者仿真软件来代替真实的设备，因为仿真软件达到的效果不如学生亲手操作后所得到的答案。

大数据现在已经到了可以落地的阶段，个人认为任何技术归根到底不是熟练程度的高低，而是技术思维之高下。原理掌握的越多，实践起来就会越发的快捷。就如 《倚天屠龙记》里的张无忌，他后来的武功都是前期九阳神功的内功基础。所以对于大数据来说，什么是他的内功心法，个人认为有以下几点：

1，去中心化

曾经的高帅富的大型主机一直占据着核心位置，而在大数据时代，取而代之的就是数以万计的简单PC来取代他的地位，把计算分到各个小计算机来运行。就如有人说过的那种话，一百个穷吊死顶一个高富帅。

2，要全体而不要抽样

我们要用全体的数据来预估趋势，而不再是传统的抽样数据，抽样数据虽然在长期以来带来很多便利，但是准确度不高。比如曾经的那个小故事，我们都是被平均的一代。当从全体的角度来看待问题时，也可以更好的把握趋势方向。

3，数据可视化

决策者不再面对一些冷冷的统计报表，取而代之的是一张张鲜活的统计图表，而且在这些图表上加入相关代码，可实现动态显示功能。从而可以达到辅助决策的目的。让数据说话，而不是拍脑袋决定。

4， 多维分析

当我们面对大数据的来临，将多个维度的数据进行相关的ETL，抽取出我们所需要的数据后，我们要能够结合业务分辩出那些是对我们来说很重要的数据，那些 是次要的。这里就应用到降维的思路。这一部分可以参照《数据挖掘里的“降维”—-从五阶魔方的玩法思考〉这篇文章。

5，营销思维

当大数据来临，我们如何做一次营销策划，如何寻找到目标人群。里边需要规避的地方在那里？风险在那里？一件产品，一年卖出10000件跟一天买出10000件的效果是不同的，前者是传统营销，而后者势必会用到大数据营销的东西。

先总结这么多，是自己学习大数据这两年来的感悟。现在已经写了一个五天的大数据胶片。感觉还是不充实，因为大数据每一个分支都能够构成一个单一的行业， 这是一个颠覆传统的内容。不是一个简单的互联网+，而一个融合，将传统与数据的融合。就像我经常会说，现在对分析来说，真正有价值的不是大数据，而是企业 积累起来的小数据，当你对企业业务理解的越好，就越来使用所会的技术来进行分析。

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