【摘要】 现在很多数据科学家都是在研究大数据的技术，很多人只是听过大数据这个词，但是对大数据还是不太了解的，对于大数据现在需要解决的关键问

现在很多数据科学家都是在研究大数据的技术，很多人只是听过大数据这个词，但是对大数据还是不太了解的，对于大数据现在需要解决的关键问题不是很明朗。今天我们在这篇文章中给大家讲一讲大数据技术的基础应用需要注意什么。

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，一是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；二是，从整个大数据技术栈来考虑技术选型和技术路线的确定；三是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。四是开发语言的选择，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。

以上的内容就是小编为大家介绍的大数据技术应用需要注意的知识，需要强调的是，大家在学习知识的时候还是要注重上述提到的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。