相信大家经常听到“大数据”这个词，仿佛带了一个“大”字我们就难以理解其中的含义。都说当今世界是大数据的时代，只有掌控大数据才能赢得这场各行各业之间的战争。其实简单而言，我们现在所知的电商，诸如淘宝、京东等无不靠着大数据支撑，具体而言，大数据是什么意思?以下是小编为你整理的大数据学什么内容
大数据(bigdata,megadata)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据的4个“V”，或者说特点有四层面：*，数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快，1秒定律。*这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
大数据的价值体现在以下几个方面：1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。2、做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型。3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。在一些观察者眼中，大数据已成为劳动力和资本之外的第三生产力。而怀疑者称，大数据会威胁到知识产权，威胁到隐私保护，无法形成气候。
通过以上描述，大家也了解到大数据是什么意思。对于*而言，海量的互联网用户为大家提供大规模的数据量，目前各大企业的竞争优势都体现在信息的占有和处理方面。这种趋势在世界范围内不可避免，在市场竞争中，只有从大数据中获取最有价值信息的企业才能获胜。
大数据需要什么语言
你可以先从Python看起，Python结构简单思路，这主要是建立你的编程思想。初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。网上有很多免费的视频随便一搜就出来了!
当你有了一定基础之后可以学习下C语言或者JAVA语言这两种语言都是很优秀的。虽然跟你要说的大数据差的很远但是底层的一些东西和一些思想还是要懂一些的
学到这里就可以学习一些架构知识了。我们就以JAVA为例，很多语言都是相通的所以不必纠结语言，我们就以JAVA为例。下面是我认为比较好的一些学习路线。
能把上述东西学好，你毫无疑问已经初入门槛小有成就了，这时候你就可以学习一下爬虫和数据库高级应用之类的课程了。这时候就好比黎明前的黑暗有好多人就在这里放弃了，不过也有部分人认为很轻松，个人觉得一部分是天赋另一部分就是努力了。
接下来就可以学习算法、加密、数据挖掘等等一系列高级课程了。不管哪种语言都有它存在的必然，存在即真理，所以一定尽可能多学几门语言当你真正学好一种语言的时候学另一种语言很快的。还有如果有精力可以学习一下汇编语言熟悉一下底层知识，为你将来更上一层楼打下基础。
可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义，分析、判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上几个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
找到用于交流大数据的语言
各类科学，包括化学乃至数学都凭借着一种特定语言的出现而获得巨大的推动作用。很明显，我们必须在大数据找到同样值得依赖的特定语言，从而像使用代数符号以及合适的编程语言那样更好地对其加以分析。
随着可用数据量的不断增长，我们必须有效区分大数据的信号以及有价值信息。遗憾的是，截至目前仍有很多企业难以找到最理想的数据以及具体使用方式。这区分无效数据与保障数据质量已经成为一大关键性难题。
数据访问与连接性同样是一大障碍。麦肯锡公司调查显示，目前仍有大量数据点未能接入网络，因此企业往往还不具备管理整体业务所必需的数据平台。
如果说大数据的起步阶段是在同“简单”数据作斗争(例如数字表以及图形等)，那么如今需要处理的数据正变得愈发复杂：图片、视频以及对物理乃至生活环境的描述等等。因此，我们有必要重新审视并构建大数据工具及架构，用以捕捉、存储并分析多样性数据。
时间维度亦是大数据发展中的一大重要挑战，即如何分析长期因果关系，而不仅仅是处理实时数据流。*，这一问题亦会给存储领域带来挑战。我们需要认真选择以切实承载如此庞大的数据存储量
数据世界的技术环境正在快速发展，因此能够有价值数据的前提在于同拥有强大创新能力的技术伙伴开展合作，从而建立正确的IT架构以高效适应各类变化因素。
