不管是学习技术还是开发产品，分析和理解这个大数据产业版图都十分必要。版图细节不做赘述，我们重点从学习的角度来看DT（Datatechnology）技术泛型下包括那些核心技术，各技术领域之间是什么样的逻辑关系，这是学习大数据首先要搞清楚的问题：
（1）机器学习（machinelearning）：首先我们说说机器学习，为什么先说它，因为机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。
机器学习属于计算机和统计学交叉学科，核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能，机器学习领域包括很多种类的智能处理算法，分类、聚类、回归、相关分析等每类下面都有很多算法进行支撑，如SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA等，无论是网络排名的十大算法还是二十大算法，都只能说是冰山一角，随着深度学习核心技术的突破性发展，机器学习算法得以高速扩张；总之大数据处理要智能化，机器学习是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉，机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理，机器视觉和自然语言处理也是支撑人工智能的核心技术，机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。深度学习（deeplearning）是机器学习里面现在比较火的一个子领域，属于原来人工神经网络算法的一系列变种，由于在大数据条件下图像，语音识别等领域的学习效果显著，有望成为人工智能取得突破的关键性技术，所以各大研究机构和IT巨头们都对其投入了极大的关注。
（2）数据挖掘（datamining），数据挖掘可以说是机器学习的一个超集，是一个较为宽泛的概念，类似于采矿，要从大量矿石里面挖出宝石，从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，如深度学习是机器学习中一类比较火的算法，当然也可以用于数据挖掘。
还有传统的商业智能（BI）领域也包括数据挖掘，OLAP多维数据分析可以做挖掘分析，甚至Excel基本的统计分析也可以做挖掘。关键是你的技术能否真正挖掘出有用的信息，然后这些信息可以指导决策。数据挖掘的提法比机器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键，探索式交互式分析、可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。
（3）人工智能（artificalintelligence），AI和大数据是相互促进的关系，一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如近几年的深度学习一系列技术（强化学习、对抗学习等）和方法；另一方面，大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。AI的终极目标是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的工作，人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。
虽然机器的计算能力比人类强很多，但人类的理解能力，感性的推断，记忆和幻想，心理学等方面的功能，机器是难以比肩的，所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。人工智能与机器学习的关系，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和棋牌走步等领域取得了巨大的成功，比如谷歌自动识别一只猫，谷歌的AlpaGo还击败了人类顶级的专业围棋手等。但深度学习在现阶段还不能实现类脑计算，最多达到仿生层面，情感，记忆，认知，经验等人类独有能力机器在短期难以达到。
（4）其它大数据处理基础技术，大数据基础技术包括计算机科学相关如编程、云计算、分布式计算、系统架构设计等方向，还有机器学习的理论基础包括如算法、数据结构、概率论、代数、矩阵分析、统计学习、特征工程等方面；商业分析与理解如领域知识管理、产品设计、可视化等技术；数据管理如数据采集、数据预处理、数据库、数据仓库、信息检索、多维分析、分布式存储等技术。这些理论与技术是为大数据的基础管理、机器学习和应用决策等多个方面服务的。
从数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策与设计几个方面进行了数据科学相关技术的梳理，其中计算机科学基础理论方法与数据分析两个板块的学习内容是最多的，也是最重要的。现阶段的大数据产品和服务多是在数据管理版块，分析板块和业务决策板块的对接是数据科学和大数据产业后续发展的关键突破点。
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