学习大数据是否有必要学习机器学习和深度学习首先

首先，学习大数据知识应该重点学习一下机器学习，不论未来从事大数据开发岗位，还是大数据分析岗位，掌握机器学习知识都是很有必要的。
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大数据的整体技术体系结构紧紧围绕数据价值化来展开，而数据价值化的出口又依赖于两个核心的环节，一个是数据分析，一个是数据应用。数据分析当前有两种主要的分析方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，所以学习大数据分析，一定要重视机器学习，而且机器学习未来在数据分析领域的应用会有巨大的空间。
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数据应用未来将逐渐向人工智能技术倾斜，只有人工智能产品大面积开始落地应用，大数据的价值才能够得到更加充分的体现，而机器学习则是打开人工智能技术大门的钥匙，所以从这个角度来看，机器学习同样是大数据技术体系不可分割的一部分。
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机器学习的初期学习难度并不高，可以从经典的机器学习算法开始学起，然后经过算法设计、算法实现、算法训练等步骤来逐渐深入了解机器学习，在学习机器学习的过程中，要重视数据的收集，这个过程也会提升自身的数据收集能力。学习机器学习需要逐渐深入，在掌握了基本的机器学习步骤之后，还需要进一步学习深度学习，以及如何基于大数据平台来完成机器学习的落地应用。
最后，学习机器学习对于数学基础有一定的要求，但是学习初期对于数学知识的要求也并不算高，即使数学基础比较薄弱，也可以在学习机器学习的过程中，陆续补学相关的数学知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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