當下的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能成為最熱詞匯。互聯(lián)網(wǎng)da咖阿里云“為了無法估算的價值”將中國的計算觸角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大腦”的科技成果。移動互聯(lián)網(wǎng)利用人口紅利帶來的增長已經(jīng)逐漸見頂，互聯(lián)網(wǎng)正在進入“下一幕”智能時代，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能將使全社會迎來變革性的發(fā)展。

無論是計算機行業(yè)，還是汽車領(lǐng)域，技術(shù)形態(tài)的成熟是一個必然的要素。如果某個所謂的時代在技術(shù)上、硬件上沒有達到產(chǎn)業(yè)的要求，數(shù)據(jù)庫和平臺都是非完整和非穩(wěn)定的，時代的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)也就十分薄弱。從產(chǎn)業(yè)的政策角度分析，當技術(shù)累積到一定層次，產(chǎn)業(yè)政策的出臺是必然的。為了激活云計算的發(fā)展，國務院在2015年就出臺了《關(guān)于促進云計算創(chuàng)新發(fā)展培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見》、《云計算白皮書2016》等，這些政策的出現(xiàn)并非偶然，在其背后有很多云計算服務商多年默默的技術(shù)耕耘。

技術(shù)和政策的形態(tài)達到一定的地步，真正的產(chǎn)業(yè)化和市場化是否也已經(jīng)達到?

等待入局者必須考慮幾個重要因素：

一、目的是什么(為了降低成本、提高效率，還是在渠道上更接近用戶);

二、企業(yè)是否愿意使用(產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，如何體現(xiàn)差異化);

三、是否有助于提高社會福利(消費者福利、管理效率)。

如果這些問題得到肯定的答案，云計算與時代的發(fā)展需求相契合，真正的時代大門就會開啟。
                                                                                                                        

大數(shù)據(jù)本身除了要有數(shù)據(jù)、采集、匯聚一定量的數(shù)據(jù)之外，更重要的是數(shù)據(jù)的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的話題，基本圍繞三個問題展開：

一是數(shù)據(jù)從哪里來;

二是數(shù)據(jù)如何進行分析;

三是數(shù)據(jù)如何進行商品化。

任何大數(shù)據(jù)都是以應用為主的，在未來，通過多維度、多復合的大數(shù)據(jù)的精準挖掘，最終提供出優(yōu)質(zhì)的商務解決方案才是最關(guān)鍵的。

數(shù)據(jù)的三個來源分別是政府、企業(yè)行業(yè)和個人消費。

政府數(shù)據(jù)做了授權(quán)，但由于法律和其他方面的不健全，政府數(shù)據(jù)被濫用。消費者數(shù)據(jù)來源于電信、金融或類似BAT大企業(yè)，流量入口處的數(shù)據(jù)將被自動抓取，數(shù)據(jù)提供商可以提供所有維度的數(shù)據(jù)，但每一個都是局部。數(shù)據(jù)優(yōu)化商在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈里要想長久發(fā)展，必須精通大數(shù)據(jù)的模型、算法以及數(shù)據(jù)特征，同時對行業(yè)及生態(tài)要有明顯的敏感性。而算法提供商如果僅僅依賴單純算法，未來將成為成長軟肋。應用提供商最貼近客戶、最熟悉客戶需求，同時做的是最后的數(shù)據(jù)整合，在產(chǎn)業(yè)鏈上可能發(fā)展空間更大。

中國具有高達7.22億的大規(guī)模網(wǎng)民群體，目前國內(nèi)僅有3萬個機柜，對比美國的3億群體2.4萬個機柜可以看出，中國的數(shù)據(jù)市場規(guī)模還遠未達到平衡點，未來將保持高速增長的態(tài)勢。另一個方面，由于企業(yè)客戶運營模式的改革，企業(yè)的云化增加了對大數(shù)據(jù)及專業(yè)數(shù)據(jù)中心的需求。

未來云計算產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展趨勢，市場紅利可觀，創(chuàng)新、服務、合作、技術(shù)將推動互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)走得更高、更遠。大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，想要快速掌握這門高薪前景的技術(shù)該如何學習呢?

Linux基礎(chǔ)和分布式集群技術(shù)

學完此階段可掌握的核心能力：熟練使用Linux，熟練安裝Linux上的軟件，了解熟悉負載均衡、高可靠等集群相關(guān)概念，搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務架構(gòu);學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：搭建負載均衡、高可靠的服務器集群，可以增大網(wǎng)站的并發(fā)訪問量，保證服務不間斷地對外服務;學完此階段可擁有的市場價值：具備初級程序員必要具備的Linux服務器運維能力。

學習大數(shù)據(jù)處理需要的語言：

javaMR語言這種語言產(chǎn)生很早了，大家也或多或少的接觸過，但是在大數(shù)據(jù)中使用已經(jīng)有的原型進行構(gòu)建龐大系統(tǒng)，是一種基本的選擇。

Scala語言以java為基礎(chǔ)的語言，和java很像，對任何想要進行大規(guī)模的機械學習或是建立高階的算法，Scala是逐漸興起的工具，善于呈現(xiàn)且擁有建立可靠系統(tǒng)的能力。

Hadoop在以java為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)處理當中，Hadoop為作一批數(shù)據(jù)處理，發(fā)展以java為基礎(chǔ)的架構(gòu)關(guān)鍵。相對于其他處理工具而言，Hadoop慢許多，但是無比的準確可被后端數(shù)據(jù)庫分析廣泛使用。

Kafka andStorm它是一個特別快速的查詢信息系統(tǒng)，但是因為太快了在實施操作時會犯錯，有時候會漏掉東西。

Pythom語言Python擁有R語言處理復雜數(shù)據(jù)的能力及更務實的語言特質(zhì)，更簡單和直觀，在近幾年的成長很快。在數(shù)據(jù)處理范疇內(nèi)，通常在規(guī)模與復雜之間要有個選擇，Python無疑當選。

學習一門課程，掌握好的學習方法至關(guān)重要，大數(shù)據(jù)云計算發(fā)展趨勢非常好，現(xiàn)在學習好這門技術(shù)，未來的就業(yè)和選擇會更多。