学习大数据分析是否一定需要学习机器学习
首先 ， 从大的层面来看 ， 当前的数据分析方式主要有两种 ， 一种是统计学方式 ， 另一种就是机器学习方式 ， 所以学习大数据分析 ， 一定要重视机器学习 。
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机器学习最简单的理解就是在一堆杂乱无章的数据中 ， 找到其背后的规律 ， 从这个角度来看 ， 数据分析是机器学习最重要的应用场景之一 。 虽然学习机器学习需要掌握大量的算法 ， 但是这些算法的难度也并不算高 ， 只要具备一定的数学基础（线性代数、概率论） ， 都是可以顺利理解并运用这些经典算法的 。
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从机器学习的步骤来看 ， 主要有6大步骤 ， 分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用 ， 所以机器学习的前提是数据收集 ， 核心是算法设计 。 在学习机器学习之前 ， 除了要具有一定的数学基础之外 ， 还需要具有一定的程序设计基础 ， 初学者可以从Python开始学起 。
机器学习不仅是数据分析最常见的方式之一 ， 同时也是打开人工智能技术大门的钥匙 ， 从这个角度来看 ， 学习机器学习也会给自己向人工智能领域发展奠定基础 。 在掌握了基本的机器学习知识之后 ， 可以进一步学习深度学习知识 ， 深度学习当前的应用领域非常广泛 ， 而且随着算力的提升 ， 未来深度学习的落地应用前景会非常广阔 。
最后 ， 学习大数据分析的过程中 ， 除了要重视理论知识的学习之外 ， 一定要重视实践场景的搭建 ， 数据分析往往与行业场景的结合非常紧密 ， 积累一定的行业场景知识 ， 对于后续的学习和就业都有比较积极的影响 。
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