最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
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目前大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，高薪的代名词，完全属于“高大上”技术，但是其实很多人并不清楚大数据到底是做什么？用的什么语言进行操作处理？当数据的存储单位不断扩大，大数据技术是如何处理这些海量繁杂数据的呢？
在国外的社交媒体看到过一段关于大数据的描述：
Big Data is like teenage sex: Everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it too。
这段话虽然有点调侃的意味，但也反映出其实很多人对大数据真正做什么的并不了解。
就目前来讲，大数据主要分三大技术领域和方向
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方向一：Hadoop 大数据开发方向
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方向二：数据挖掘、数据分析&机器学习方向
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方向三：大数据运维&云计算方向
从现在招聘网站的信息来看无论哪个方向前景和钱景都很不错。
大数据主要涉及框架有Hadoop，Spark、Hive、scala等，很多人都会问python和大数据有什么关系和区别呢？
简单来讲大数据工程师（Java）需要精通大数据的多个组件原理，熟练运用其进行业务开发，技能要求：Java、Scala，Hadoop，Hive，Spark，Zookeep等。
数据分析师（python）需要有一定的脚本语言基础，对数据敏感面，对常规唯独指标的概念和计算逻辑非常熟悉，对日志系统和统计系统有一定了解更好。技能要求：统计学常识，Hive sql，python。
打个比喻的话，如果说大数据工程师（java）是一个军队，因为它是做整个生态系统的。那么python是特种兵，只是这个生态系统的一部分而已。从前景上看大数据工程师（Java）的发展更具优势。
DT时代，大数据的核心价值是从庞杂的数据背后挖掘和分析用户的行为习惯和爱好，其创造的价值与我们的生活息息相关，例如可以用大数据的分析来改善城市交通管理；可以分析人们的身体健康情况、保障市民的医疗和健康条件；还可以分析和防止犯罪行为等。一些实际商业案例如信用卡公司VISA使用Hadoop，能够将处理两年内730亿单交易所需的时间，从一个月缩减至仅仅13分钟；The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房等等。
看了以上例子应该也能感受到大数据的强大力量，技术日新月异，作为技术储备，毕竟多一项技能多一种选择，相信很多朋友也有兴趣想深入学习了解一下大数据，在这里给大家推荐一个免费的大数据特训营，由2位10年经验架构师和2位百度大数据工程师主讲。7天的时间带大家快速理清大数据学习的逻辑与思路，快速体验大数据能做什么！怎么做！
老师简介
Jesson老师
复旦大学计算机硕士，10年以上研发经验。曾就职于华为、 百度、平安等知名互联网公司。近几年埋首大数据领域相关技术，对神经网络、机器学习有深入了解。热爱新技术，乐于学习与分享。
Brave老师
高级软件架构师，11年软件开发经验，曾任金蝶（中国）软件公司技术顾问，卫华集团高级需求分析师，曾主导开发多个大数据项目，精通Kafka、Spark等大数据相关技术。
Franco老师
百度数据仓库高级工程师，曾任猎豹移动推荐算法工程师，newsrepublic海外推荐信息流推荐算法工程师，精通大数据算法推荐，有丰富的大数据项目开发经验。
Lee老师
目前就职于百度，大数据开发岗位。5年研发经验，曾就职于BAT等一线互联网公司，精通Java开发，对大数据有深入的研究，喜欢前沿技术，热爱踩坑。
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