大数据：自学大数据有什么学习技巧

不同的发展规划决定了不同的学习规划，如果未来要进入科研领域发展，则要把学习的侧重点放在算法模型上，而如果要进入产业领域发展，则应该把学习侧重点放在工程实践上。

学习技巧要建立在明确的学习方向和学习内容上，而且很多技巧的运用对于学习的场景也有一定的要求，所以在学习大数据的过程中，还要重视学习场景的营造。

对于要往科研方向发展的同学来说，前期的自学期间要重视这么三件事：

其一是重视数学相关知识的学习。如果说学习大数据有技巧，那么很多技巧都来自于数学，如果数学基础比较薄弱，那么大数据领域的科研之路必定不会平坦。有很多做大数据方向的同学之所以能够出很多独立成果，一个重要的原因是扎实的数学基础，能够通过数学来解决大数据价值化过程中的问题。

其二是重视经典文献的阅读。科研之路往往是从综述开始的，读经典文献、读综述、写综述几乎是每名研究生同学都会经历的环节，而这个环节很多同学都需要自主来完成，当自己的第一篇综述完成之后，科研之路也就正式开启了。

其三是结合自己的能力特点来选择学习切入点。如果自己有一定的编程基础，可以选择先从数据采集开始，然后进一步开展自动化数据流程开发，然后开始做数据预处理相关的任务。学习大数据的切入点很多，要选择适合自己的切入点，这样会更快获得学习的成就感，从而形成正向驱动。