为什么说每个软件工程师，都该懂大数据技术？

　　【此文章转自乐字节】
　　关于大数据，有句话说的很好：未来的商业竞争，就是数据的竞争。
　　2016年，Google的AlphaGo横空出世，在人类曾以为计算机无法跨越的围棋领域，以4：1大胜世界顶级围棋高手李世石，震惊世界！
　　2017年，AlphaGo再次以3：0横扫世界排名第一围棋高手柯洁，让我们再次见识到了大数据机器学习的巨大威力！
　　AlphaGo只是一台机器，但它通过深度学习算法对海量棋谱数据的分析，不断自我学习和完善，最终形成恐怖的战斗力！
　　我们知道，软件编程技术自出现以来，要实现核心价值就是把现实生活中的业务操作搬到计算机上，通过计算机软件和网络进行业务和数据处理，以提高工作效率。这体现在我们生活中的各个方面，如OA办公、ERP商品管理、百度搜索、QQ聊天，淘宝购物等，都是如此。
　　这些系统和软件，给我们的工作和生活效率带来了巨大提升，这也是这些年来，IT软件业蓬勃发展的原因。
　　时至今日，计算机软件已成为人们日常生活的必备品，人们已经习惯了计算机软件的存在。但现在面临的问题是，在数据大爆炸的时代，以前的那套分析用户需求和业务场景，进行软件设计和开发的做法越来越跟不上人们的个性化的需求，比如以前的新闻软件，所有人打开看到的，都是一样的，但其实每个人都只希望看到自已感兴趣的。
　　但原有的软件设计要实现这个需求就显得极其困难，几乎难以实现。甚至当我们去问用户的时候，用户似乎也无法告知你非常明确的需求，大多时候只能给一些模糊的方向，这对于原有的软件设计而言，似乎进入了一个困局。
　　实际上也确是如此，从电商的猜你喜欢到防疫健康码；从AI智能识别花草树木，到产生辅助诊疗建议；从无人商店到无人驾驶等，这些年，大数据在各个领域，呈现出爆炸式增长态势。
　　几乎人人都看到了大数据的发展前景，最重要的是行业人才稀缺，薪资普遍偏高，而且大数据领域的岗位，往往都有比较高的岗位附加值。不夸张的说，在这个智能时代，无论你是否从事大数据开发，掌握点大数据的原理和架构，会点大数据相关的技术，找工作就很吃香。
　　但一个很大的问题在于，很多中小公司的程序员，在业务中并没有接触大数据的机会。想要深入学习，不管是看书，还是看demo，都很难深入。
　　不论是大数据的技术还是应用，都始终处于动态变化的过程中，对于很多刚开始接触大数据、使用大数据的人来说，这无疑带来了很多困惑。比如：看了不少资料，却不得要领，看不到完整的大数据知识轮廓；即使工作和大数据相关，但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的；领导让我搭建一套大数据平台，而我却一头雾水，不知从何处入手；
　　在我看来，决定你技术高度的，是你是否理解大数据技术的核心原理，但不管是学习还是应用，最终都需要落实到实践中，想学好大数据，一定要配合练习实践。
　　我梳理了一条从练习实践应用实际开发实践的学习路径，并整理了一套完整的大数据知识体系，如下图。
　　从这6个模块入手，哪怕你没有任何大数据背景，也能读懂。
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