大数据分析的学习路径其目标是以数字形式表示现实世界的元素，以便机器可以帮助我们大规模地理解和管理。那么就需要学习数学和统计学、分布式系统和数据库、机器学习，NLP和深度学习。
大数据分析的学习路径其目标是以数字形式表示现实世界的元素，以便机器可以帮助我们大规模地理解和管理。那么就需要学习数学和统计学、分布式系统和数据库、机器学习，NLP 和深度学习。
大数据领域非常庞大，对于任何开始学习大数据及其相关技术的人来说，这都是一项非常艰巨的任务。大数据技术众多，决定从哪里开始可能是压倒性的。
这就是我想写这篇文章的原因。本文为您提供了开始学习大数据之旅的指导路径，并将帮助您找到大数据行业的工作。我们面临的最大挑战是根据我们的兴趣和技能确定正确的角色。
大数据工程围绕大量数据的设计，部署，获取和维护（存储）。大数据工程师需要设计和部署的系统使相关数据可用于各种面向消费者和内部的应用程序。
大数据分析围绕着利用大数据工程师设计的系统中的大量数据的概念。大数据分析涉及分析趋势，模式和开发各种分类，预测和预测系统。
因此，简而言之，大数据分析涉及对数据的高级计算。而大数据工程涉及系统和设置的设计和部署，其中必须执行计算。
需要记住的一点是，大数据系统不仅必须设计为无缝集成来自各种来源的数据，以使其始终可用，而且还必须设计成分析数据和数据利用的方式。用于开发简单，快速且始终可用的应用程序。
正如我们所知，大数据领域充斥着各种技术。因此，了解与您的大数据工作角色相关且与之相符的技术至关重要。这与任何传统领域（如数据科学和机器学习）有点不同，在这些领域中，您从某个方面开始并努力完成该领域的所有工作。
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