提起大数据，很多人都会连带看到一个词——“机器学习”。这让很多刚刚入门大数据的学员有些摸不到头脑。什么是大数据机器学习？大数据机器学习又能应用到哪些领域呢？

什么是大数据机器学习

从字面意思，我们可以把“机器学习”初步理解为让机器学习。所谓的机器，大部分情况下是你所写的一个程序。而你就是这个“机器”的老师，你需要找很多资料，供“机器”学习使用。

例如，在你需要让你写的一个程序能够自动识别音乐的风格。那么，你就需要对大量的音乐进行分类，让你的程序了解到，具有什么特征的音乐属于摇滚，什么样的音乐属于乡村音乐。当你从程序经过反复的分析学习中掌握了其中的规律后，再有人上传一段音乐，程序就能将其自动分类。往往样本越大，程序识别的准确率越高。

还记得今年又一个机器人仅用几分钟的时间就以绝对优势打败了人类牛的Dota2选手。而这为机器人选手的研发者只是让程序分析了两个星期的Dota2比赛视频。这就是机器学习应用的一个重大领域——人工智能。这一技术将给人类带来巨大的便利，但也产生了巨大的社会忧虑。

那么，“机器学习”和大数据又有什么必然的联系呢？可以说，机器学习是大数据技术的一个衍生。需要先有大数据技术，才能谈得上机器学习，才能为机器学习做足够的支撑，然后才有我们如今津津乐道的人工智能。

因此，不论是机器学习还是人工智能，我们都需要先从大数据开始学起。魔据教育，专业从事大数据教育培训，0基础入学，100%就职高薪企业，让你顺利成为大数据行业高端人才。

大数据机器人学习课程大纲

①Java语言

Java语言: 以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。

② 数据结构与算法

掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。

③ 数据库原理与MYSQL数据库

掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。经过MYSQL数据库掌握经过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。

④LINUX操作系统

全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。

⑤ Hadoop技术

学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。

⑥ 分布式数据库技术

精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。

⑦ 数据仓库HIVE

精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。

⑧ PYTHON语言

精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。

⑨ 机器学习算法

熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。

⑩Spark高级编程技术

掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。

⑪ 真实大数据项目实战

经过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理。

以上就是小编简单的介绍，希望对你有所帮助，还有更多关于大数据相关的讯息，欢迎咨询，惊喜多多，收获多多。

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