·智能服务：

在智慧政府模式下，通过大数据技术，政府得以“感知”社会的发展变化需求，行政决策更加科学化、公共服务更加精准化、资源配置更加合理化。

·平安城市：

安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。

·管道增值：

电信行业拥有庞大的数据，大数据技术可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等，并且使数据对外商业化，实现单独盈利。

·因材施教：

通过大数据进行学习分析，能够为每位学生创设一个量身定做的个性化课程，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。

大数据作为一项新技术，并不是孤立存在的，它与云计算、AI的联系会更加紧密。未来，智能汽车、无人机、智能城市、环保交通都将与大数据相连。所以，进入大数据开发领域，意味着你将站在时代的最前沿。切换到大数据有很多好处，但这并不意味着过渡可以一劳永逸。在学习的过程中，需要接触更多的技能，让自己晋升到高级大数据开发工程师。s总是淘汰那些原地踏步的人，所以即使站在s的最前沿，也需要不断努力，不断前进，不断提升自己的实力。

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。