大数据的未来就是机器学习的未来？

Question

大数据的挖掘需要 哪些基础知识？如果当前 从后台开发 从事大数据 和机器学习会不会
很多不适应？或者 学习的东西很多？分歧大么？机器学习 我觉得类似 对 系统架构的高效率设计，真实是这样？

Answer 1

你好。
大数据的挖掘需要很多基础知识，尤其是统计与概率，其次就是数据挖掘相关的知识。
机器学习的本质是通过算法让机器进行统计学习，让输入的向量和输出的分类（连续或离散）形成映射逻辑。算法不难写，难的是输入的向量化选择以及判断算法结果是否合理的过程，以及在分析数据的过程中辩证看待数据的观点。但是这个部分也是有方法论的，所以不用太惊慌，数据科学的好处就是这样。
至于机器学习里的算法有的效率高，有的效率低，有的精确性好，各有利弊，在具体项目中请具体考虑项目资源的问题——究竟是时间更宝贵，还是硬件资源更宝贵，亦或其它，然后做个合理的取舍。