要想在大数据领域做深入发展，往往要先选择一个方向，不同的方向需要做不同的知识积累，关注点也有所不同。大数据相关技术的学习通常需要经过三个阶段，第一个阶段是基础知识积累，涉及到计算机、数学、统计学相关的知识，这部分内容对于大部分本科生同学来说，并不会存在太大的障碍，但是要结合自身的实际情况做好学习规划。第二个阶段是确定自己的
要想在大数据领域做深入发展，往往要先选择一个方向，不同的方向需要做不同的知识积累，关注点也有所不同。
大数据相关技术的学习通常需要经过三个阶段，第一个阶段是基础知识积累，涉及到计算机、数学、统计学相关的知识，这部分内容对于大部分本科生同学来说，并不会存在太大的障碍，但是要结合自身的实际情况做好学习规划。
第二个阶段是确定自己的主攻方向。
大数据领域目前的主攻方向比较多，总体上可以划分为开发方向、算法方向和运维方向，这些方向都有不同的技术需要学习，比如开发方向需要重点学习编程语言和大数据平台知识，算法方向则需要学习机器学习、深度学习相关知识，而运维方向则需要学习网络、虚拟化、数据库、安全等相关知识。
第三个阶段需要结合生产场景来做实践。
大数据、人工智能相关技术的学习对于场景的要求是比较高的，要想能够在大数据领域做持续深入，一定要给自己营造一个较好的交流和实践场景，而对于大部分同学来说，场景营造是一个较大的障碍。
要想深入大数据技术，一个比较简单的理解就是需要具备一定的创新能力，而要想具备创新能力，一定要经过一个系统的训练，能够在具有一定工程实践能力的同时，还能掌握一系列研究方法。
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