学习大数据是否有必要学习机器学习和深度学习
首先 ， 学习大数据知识应该重点学习一下机器学习 ， 不论未来从事大数据开发岗位 ， 还是大数据分析岗位 ， 掌握机器学习知识都是很有必要的 。
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大数据的整体技术体系结构紧紧围绕数据价值化来展开 ， 而数据价值化的出口又依赖于两个核心的环节 ， 一个是数据分析 ， 一个是数据应用 。 数据分析当前有两种主要的分析方式 ， 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 ， 而且机器学习未来在数据分析领域的应用会有巨大的空间 。
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数据应用未来将逐渐向人工智能技术倾斜 ， 只有人工智能产品大面积开始落地应用 ， 大数据的价值才能够得到更加充分的体现 ， 而机器学习则是打开人工智能技术大门的钥匙 ， 所以从这个角度来看 ， 机器学习同样是大数据技术体系不可分割的一部分 。
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机器学习的初期学习难度并不高 ， 可以从经典的机器学习算法开始学起 ， 然后经过算法设计、算法实现、算法训练等步骤来逐渐深入了解机器学习 ， 在学习机器学习的过程中 ， 要重视数据的收集 ， 这个过程也会提升自身的数据收集能力 。 学习机器学习需要逐渐深入 ， 在掌握了基本的机器学习步骤之后 ， 还需要进一步学习深度学习 ， 以及如何基于大数据平台来完成机器学习的落地应用 。
最后 ， 学习机器学习对于数学基础有一定的要求 ， 但是学习初期对于数学知识的要求也并不算高 ， 即使数学基础比较薄弱 ， 也可以在学习机器学习的过程中 ， 陆续补学相关的数学知识 。
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