【摘要】 随着信息化的不断发展，越来越多的人开始了解和学习大数据。但是大家在了解和想学习大数据的时候，一些需要解决的问题还是有很多的。比如

随着信息化的不断发展，越来越多的人开始了解和学习大数据。但是大家在了解和想学习大数据的时候，一些需要解决的问题还是有很多的。比如大数据需要解决的关键问题，大数据如何走出实验室和工程化落地等，都是我们在了解和学习大数据时必须具备的知识。下面我们就来了解一下，对于大数据——哪些知识是需要学习和了解的。

就目前而言，大数据需要解决的关键问题就是数据、知识、服务、数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行应用转化为持续服务。只要我们解决好这三个问题，才算大数据应用落地，那么从学习角度讲，大数据学习特别要注重数据科学的实践应用能力，而且实践要重于理论。从模型，特征，误差，实验，测试到应用，每一步都要考虑是否能解决现实问题，模型是否具备可解释性，要勇于尝试和迭代，模型和软件包本身不是万能的。

我们还需要考虑大数据如何走出实验室和工程化落地，这就对我们有四点要求，一是不能闭门造车；二是要走出实验室充分与业界实际决策问题对接；三是关联关系和因果关系都不能少，不能描述因果关系的模型无助于解决现实问题；四是注重模型的迭代和产品化，持续升级和优化，解决新数据增量学习和模型动态调整的问题。所以，大数据学习一定要清楚我们是在做数据科学还是数据工程，各需要哪些方面的技术能力，现在处于哪一个阶段等，不然为了技术而技术，是难以学好和用好大数据的。

我们在学习大数据的时候，还是要注意几个关键的问题。

一：重视可视化和业务决策，大数据分析结果是为决策服务，而大数据决策的表现形式，可视化技术的优劣起决定性作用；

二：从整个大数据技术栈来考虑技术选型和技术路线的确定；

三：建模问题处于核心地位，模型的选择和评估至关重要。一般来说，在课堂和实验室中，多数模型的评估是静态的，少有考虑其运行速度、实时性及增量处理，因此多使用复杂的臃肿模型，其特征变量往往及其复杂。

四：开发语言的选择，基础框架系统Java是必须掌握的，应用级的机器学习和数据分析库Python是必须掌握的，而要深入各种框架和学习库的底层，这些都是我们需要注意到事情。

以上就是小编为大家介绍的关于大数据技术应用需要注意什么的具体内容，我们在学习和吸收的时候一定要认真对待、好好掌握。大数据分析师或数据分析师作为现在最受欢迎的一种职业之一，越来越受到大家的喜欢。我们在学习大数据的时候，一些需要注意的问题、一些需要解决的问题都是我们在学习的时候一定要好好掌握的。希望小编的文章能对大家有所帮助。