·交通方面：

大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务。

·交通领域：

在用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。

·医疗领域：

医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。

·精准营销：

电子商务企业获得精准的数据分析，可以更好地了解用户的需求，制定合理的营销策略，从而给用户推广更感兴趣的产品，提高营销成功率。

·有效传播：

云集各式各样的信息，实现分类筛选、摘编和深度加工，实现对读者和受众个性化需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化。

1、Java

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的**选择。

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

第一阶段

了解大数据的基本概念

首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的一些专业的术语，学习一些入门概念知道这门课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。因此学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是那些，避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

第二阶段

大数据课程学习

对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因此要通过自学来掌握一门计算机编程语言，还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多，比如：C++，Python，Java等等。

第三阶段

项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。

世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定会学好。

第四阶段

后续提高

大数据结合人工智能可以达到真正的数据科学家。

机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了，学习起来相对容易。

深度学习：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才，但是深度学习相对比较难，算法更新也比较快，需要跟随有经验的老师学习。