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大数据和云计算有密切的联系，比如核心都在于分布式存储和分布式计算，只是大数据更关心数据的价值化，而云计算更注重为用户提供服务。
大数据是物联网和云计算发展的必然产物，所以学习大数据的过程也是学习物联网和云计算的过程。学习大数据可以按照以下几个步骤进行：
第一：从数据采集开始了解大数据。大数据目前正处在落地应用的阶段，大数据的落地应用也是产业互联网发展的关键。大数据的产业链从数据采集开始，所以要想了解大数据首先就要了解如何完成数据的采集，而数据的采集则是通过物联网、Web和传统信息系统三个渠道完成的，其中物联网是主要的数据来源。
第二：数据整理和数据存储。数据整理包括数据的清洗和分类，数据清洗往往需要根据数据自身的完整度决定是否保留相应的维度。而数据分类则是大数据分析的重要环节，不同类型的数据往往有不同的分析方式。数据存储则涉及到云计算技术，云计算技术为大数据提供了支撑性服务，云计算把服务分为三个级别来对应于不同的需求，分别是Iaas、PaaS和SaaS。
第三：数据分析。数据分析是大数据技术的重要环节，因为数据分析是实现数据价值化的重要手段。随着大数据技术的不断发展，数据分析的方式和手段也在不断的发展，比如从基础报表分析到BI分析再到机器学习，这个发展的过程也是数据价值不断得到挖掘和提升的过程。学习数据分析可以从分析工具开始学起，然后进一步学习编程语言、数据库、算法设计等内容。
第四：实践。大数据和云计算知识的学习一定要注重实践，由于大数据相关内容比较多，所以不建议单纯的自学，应该结合实际项目进行，参加一个项目组的实习是一个不错的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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