学习大数据分析是否一定需要学习机器学习首先

首先，从大的层面来看，当前的数据分析方式主要有两种，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。
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机器学习最简单的理解就是在一堆杂乱无章的数据中，找到其背后的规律，从这个角度来看，数据分析是机器学习最重要的应用场景之一。虽然学习机器学习需要掌握大量的算法，但是这些算法的难度也并不算高，只要具备一定的数学基础（线性代数、概率论），都是可以顺利理解并运用这些经典算法的。
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从机器学习的步骤来看，主要有6大步骤，分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的前提是数据收集，核心是算法设计。在学习机器学习之前，除了要具有一定的数学基础之外，还需要具有一定的程序设计基础，初学者可以从Python开始学起。
机器学习不仅是数据分析最常见的方式之一，同时也是打开人工智能技术大门的钥匙，从这个角度来看，学习机器学习也会给自己向人工智能领域发展奠定基础。在掌握了基本的机器学习知识之后，可以进一步学习深度学习知识，深度学习当前的应用领域非常广泛，而且随着算力的提升，未来深度学习的落地应用前景会非常广阔。
最后，学习大数据分析的过程中，除了要重视理论知识的学习之外，一定要重视实践场景的搭建，数据分析往往与行业场景的结合非常紧密，积累一定的行业场景知识，对于后续的学习和就业都有比较积极的影响。
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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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