2016年洞豁，近40%的公司正在實(shí)施和擴(kuò)展大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，另有30%的公司計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)荒给，62.5%的公司現(xiàn)在至少有一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目投入生產(chǎn)丈挟，只有5.4%的公司沒有大數(shù)據(jù)應(yīng)用計(jì)劃，或者是沒有正在進(jìn)行的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目志电，雖然大數(shù)據(jù)市場將會繼續(xù)增長這一點(diǎn)毋庸置疑曙咽，新的大數(shù)據(jù)技術(shù)正在進(jìn)入市場，而一些舊技術(shù)的使用還在繼續(xù)增長挑辆，本文介紹2017年及以后大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的十大趨勢例朱。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及內(nèi)容太龐雜，大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛鱼蝉，而且各領(lǐng)域和方向采用的關(guān)鍵技術(shù)差異性也會較大洒嗤，希望給正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的朋友一個(gè)明確的方向，不再盲目的學(xué)習(xí)魁亦。
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)者需要知道的十大發(fā)展趨勢渔隶，以及學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的幾點(diǎn)建議
1、 開放源碼
Hadoop洁奈、Spark等開源應(yīng)用程序已經(jīng)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位间唉，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增長绞灼，2017年及以后許多企業(yè)將繼續(xù)擴(kuò)大他們的Hadoop和NoSQL技術(shù)應(yīng)用，并尋找方法來提高處理大數(shù)據(jù)的速度呈野。
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2 、內(nèi)存技術(shù)
現(xiàn)代內(nèi)存技術(shù)將數(shù)據(jù)存儲在RAM中际跪，這樣大大提高了數(shù)據(jù)存儲的速度商佛，預(yù)測，內(nèi)存數(shù)據(jù)架構(gòu)每年將增長29.2％姆打。
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3 、機(jī)器學(xué)習(xí)
它指出幔戏，當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法玛追，創(chuàng)建出能夠理解、學(xué)習(xí)闲延、預(yù)測痊剖、適應(yīng)，甚至可以自主操作的系統(tǒng)垒玲，是2017年及以后的十大戰(zhàn)略技術(shù)之一陆馁。
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4 合愈、預(yù)測分析
預(yù)測分析與機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)叮贩，2016年僅有29％的公司使用預(yù)測分析技術(shù)，這個(gè)數(shù)量并不多佛析。同時(shí)益老，許多供應(yīng)商最近都推出了預(yù)測分析工具。隨著企業(yè)越來越意識到預(yù)測分析工具的強(qiáng)大功能寸莫，這一數(shù)字在未來幾年可能會出現(xiàn)激增捺萌。
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5膘茎、智能app
企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的另一種方式是創(chuàng)建智能應(yīng)用程序桃纯。這些應(yīng)用程序采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來分析用戶過往的行為，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)辽狈，未來10年慈参，幾乎每個(gè)app呛牲，每個(gè)應(yīng)用程序和服務(wù)都將一定程度上應(yīng)用AI刮萌。
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6 娘扩、智能安保
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7 壮锻、物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)能對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生相當(dāng)大的影響
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8涮阔、 邊緣計(jì)算
邊緣計(jì)算是一種可以幫助公司處理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的新技術(shù)
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9 、高薪職業(yè)
到2018年敬特，美國將有181,000個(gè)深度分析崗位掰邢，是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)解讀相關(guān)技能崗位數(shù)量的五倍，并且伟阔，2017年數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均年薪在116,000美元到163,500美元之間（當(dāng)然這是美國的標(biāo)準(zhǔn)辣之，中國國內(nèi)目前尚未統(tǒng)計(jì)）。同樣皱炉，明年大數(shù)據(jù)工程師的薪資也將增長5.8%怀估，在135,000美元到196,000美元之間。
10合搅、 自助服務(wù)
由于聘請高級專家的成本過高多搀，許多公司開始轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析工具，到2018年灾部，絕大部分企業(yè)都將投資終端用戶自助服務(wù)康铭。
以上是10個(gè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的小伙伴可以參考作為以后想要進(jìn)軍的領(lǐng)域赌髓，貪多嚼不爛的道理大家都懂麻削，能把大數(shù)據(jù)技術(shù)全都掌握的在國內(nèi)目前可以說數(shù)得過來，所以我們剛進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的話可以選擇一個(gè)適合自己或者自己感興趣的春弥。下面再給小伙伴講幾點(diǎn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的建議呛哟，希望對大家有點(diǎn)幫助
1、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)匿沛，不要技術(shù)驅(qū)動(dòng)：數(shù)據(jù)科學(xué)的核心能力是解決問題
2扫责、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要善用開源，不要重復(fù)造輪子：數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)基因在于開源
3逃呼、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要以點(diǎn)帶面鳖孤，不貪大求全：數(shù)據(jù)科學(xué)要把握好碎片化與系統(tǒng)性
4、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要勇于實(shí)踐抡笼，不要紙上談兵：一定要清楚是在做數(shù)據(jù)科學(xué)還是數(shù)據(jù)工程苏揣，各需要哪些方面的技術(shù)能力，現(xiàn)在處于哪一個(gè)階段等推姻，不然為了技術(shù)而技術(shù)平匈，是難以學(xué)好和用好大數(shù)據(jù)的
5、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的三個(gè)階段：不同階段的技術(shù)路線各有側(cè)重，把握主要矛盾
階段一：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段：這個(gè)階段的重點(diǎn)是把大數(shù)據(jù)存起來增炭，管起來忍燥，能用起來，同時(shí)要考慮大數(shù)據(jù)平臺和原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的互通聯(lián)合問題
階段二：數(shù)據(jù)描述性分析階段：此階段主要定位于離線或在線對數(shù)據(jù)進(jìn)行基本描述統(tǒng)計(jì)和探索式可視化分析隙姿，對管理起來的大數(shù)據(jù)能進(jìn)行海量存儲條件下的交互式查詢梅垄、匯總、統(tǒng)計(jì)和可視化输玷，如果建設(shè)了BI系統(tǒng)的队丝，還需整合傳統(tǒng)BI技術(shù)進(jìn)行OLAP、KPI欲鹏、Report炭玫、Chart、Dashboard等分析和初步的描述型數(shù)據(jù)挖掘分析
階段三：大數(shù)據(jù)高級預(yù)測分析和生產(chǎn)部署階段：在初步描述分析結(jié)果合理貌虾，符合預(yù)期目標(biāo)吞加，數(shù)據(jù)分布式管理和描述型分析穩(wěn)定成熟的條件下，可結(jié)合進(jìn)一步智能化分析需求尽狠，采用如深度學(xué)習(xí)等適用海量數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)模型衔憨，進(jìn)行高級預(yù)測性挖掘分析。并通過逐步迭代優(yōu)化挖掘模型和數(shù)據(jù)質(zhì)量袄膏，形成穩(wěn)定可靠和性能可擴(kuò)展的智能預(yù)測模型践图，并在企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù)中進(jìn)行分析結(jié)果的決策支持，進(jìn)行驗(yàn)證沉馆、部署码党、評估和反饋。
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