首先，大数据技术还处于应用的初级阶段，大数据生态系统尚未成熟。因此，目前大型科技公司已经开始布局自己的大数据生态系统。从大数据本身的价值空间来说，大数据生态圈的想象空间会非常大。产业链是以技术解决方案为基础的。大数据的技术解决方案可以分为两类，一类是大数据平台，一类是大数据应用。目前整个大数据产业链依附于大数据平台和大数据应用。
哪些大数据培训中心比较专业？
机构众多，肯定会有些复杂，但是你问去培训大数据是否靠谱，首先你需要考察一下，机构的口碑，自己了解了解，很多渠道你可以侧面了解的。然后，你需要看下，现在大数据岗位的需求量如何，以及前景怎么样。现在是互联网的时代，大家都离不开手机，每个人都是不是很频繁的使用手机，未来的前景是不是依旧这种趋势发展。其次，师资水平是均衡的，还是参差不齐的，别就是几个名师，剩下的师资都不太好。
课程是不是经常研发和调整，这个都是需要考虑的。授课时间是怎么安排的你也要知道，怎么上自习的时间能否合理安排，怎么规划的都是你需要考虑清楚的。再次，机构的学习氛围如何，学习氛围好的话，你在这样的环境，也会上进的学习，会跟着一起讨论问题，一起加油。但是如果是松散的状态，你肯定不会很积极向上，会被同化一起玩耍的，所以学习氛围真的很重要。
最后，学校的交通如何，你肯定住在学校附近的，交通便捷，有利于你之后找工作，面试合格后你还会在这儿最少住3个月，因为你没过实习期你不会搬家的。毕竟实习期工资是打8折的。所以这个你一定要看好。基本像从事it行业，说明你也是有一定的学习规划的，所以，你看去b站看看尚硅谷视频，适不适应老师的讲课风格，再决定去机构学习。
大数据和人工智能有什么关联？
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。
例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。
在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。
信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性：大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。
例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。
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