2016年，近40%的公司正在實施和擴展大數據技術應用，另有30%的公司計劃在未來12個月內采用大數據技術，62.5%的公司現在至少有一個大數據項目投入生產，只有5.4%的公司沒有大數據應用計劃，或者是沒有正在進行的大數據項目，雖然大數據市場將會繼續增長這一點毋庸置疑，新的大數據技術正在進入市場，而一些舊技術的使用還在繼續增長，本文介紹2017年及以后大數據未來發展的十大趨勢。由于大數據技術涉及內容太龐雜，大數據應用領域廣泛，而且各領域和方向采用的關鍵技術差異性也會較大，希望給正在學習大數據的朋友一個明確的方向，不再盲目的學習。

大數據學習者需要知道的十大發展趨勢，以及學習大數據的幾點建議

對大數據以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什么線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，想學習的同學歡迎加入大數據學習qq群：數字458竹子345數字782，有大量干貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，并且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系 。從java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關知識一一分享！

1、 開放源碼

Hadoop、Spark等開源應用程序已經在大數據領域占據了主導地位，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增長，2017年及以后許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，并尋找方法來提高處理大數據的速度。

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2 、內存技術

現代內存技術將數據存儲在RAM中，這樣大大提高了數據存儲的速度，預測，內存數據架構每年將增長29.2％。

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3 、機器學習

它指出，當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法，創建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統，是2017年及以后的十大戰略技術之一。

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4 、預測分析

預測分析與機器學習密切相關，2016年僅有29％的公司使用預測分析技術，這個數量并不多。同時，許多供應商最近都推出了預測分析工具。隨著企業越來越意識到預測分析工具的強大功能，這一數字在未來幾年可能會出現激增。

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5、智能app

企業使用機器學習和AI技術的另一種方式是創建智能應用程序。這些應用程序采用大數據分析技術來分析用戶過往的行為，為用戶提供個性化的服務，未來10年，幾乎每個app，每個應用程序和服務都將一定程度上應用AI。

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6 、智能安保

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7 、物聯網

物聯網能對大數據產生相當大的影響

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8、 邊緣計算

邊緣計算是一種可以幫助公司處理物聯網大數據的新技術

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9 、高薪職業

到2018年，美國將有181,000個深度分析崗位，是數據管理和數據解讀相關技能崗位數量的五倍，并且，2017年數據科學家的平均年薪在116,000美元到163,500美元之間（當然這是美國的標準，中國國內目前尚未統計）。同樣，明年大數據工程師的薪資也將增長5.8%，在135,000美元到196,000美元之間。

10、 自助服務

由于聘請高級專家的成本過高，許多公司開始轉向數據分析工具，到2018年，絕大部分企業都將投資終端用戶自助服務。

以上是10個大數據的發展趨勢，正在學習大數據的小伙伴可以參考作為以后想要進軍的領域，貪多嚼不爛的道理大家都懂，能把大數據技術全都掌握的在國內目前可以說數得過來，所以我們剛進入大數據領域的話可以選擇一個適合自己或者自己感興趣的。下面再給小伙伴講幾點學習大數據的建議，希望對大家有點幫助

1、大數據學習要業務驅動，不要技術驅動：數據科學的核心能力是解決問題

2、大數據學習要善用開源，不要重復造輪子：數據科學的技術基因在于開源

3、大數據學習要以點帶面，不貪大求全：數據科學要把握好碎片化與系統性

4、大數據學習要勇于實踐，不要紙上談兵：一定要清楚是在做數據科學還是數據工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處于哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大數據的

5、大數據學習的三個階段：不同階段的技術路線各有側重，把握主要矛盾

階段一：大數據基礎設施建設階段：這個階段的重點是把大數據存起來，管起來，能用起來，同時要考慮大數據平臺和原有業務系統的互通聯合問題

階段二：數據描述性分析階段：此階段主要定位于離線或在線對數據進行基本描述統計和探索式可視化分析，對管理起來的大數據能進行海量存儲條件下的交互式查詢、匯總、統計和可視化，如果建設了BI系統的，還需整合傳統BI技術進行OLAP、KPI、Report、Chart、Dashboard等分析和初步的描述型數據挖掘分析

階段三：大數據高級預測分析和生產部署階段：在初步描述分析結果合理，符合預期目標，數據分布式管理和描述型分析穩定成熟的條件下，可結合進一步智能化分析需求，采用如深度學習等適用海量數據處理的機器學習模型，進行高級預測性挖掘分析。并通過逐步迭代優化挖掘模型和數據質量，形成穩定可靠和性能可擴展的智能預測模型，并在企業相關業務服務中進行分析結果的決策支持，進行驗證、部署、評估和反饋。

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