平时跟大家说数据分析较多，大部分都是围绕业务数据分析来说的。

如果处理更大规模的数据，就需要大数据分析，这也会导致两个方向从业者的技能点也是不同的。

以工具举例，数据分析师的必要工具：Excel、SQL；而大数据分析师的必要工具：SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark。

大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，所以机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。

因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。

那么今天就给大家免费提供一波大数据/机器学习资源课程：

即将分享给你的课程《机器学习/大数据从入门到精通》，是一位非常牛逼的大数据技术牛人制作的。数据党必备。

梁爽，花名：中天。

他是BAT高级技术专家，数据处理和挖掘专家，曾获得百度最佳技术个人奖。在BAT任大数据团队Leader，带领的团队每天处理的数据都远超PB级别。

在BAT主导研发个性化推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域的产品和架构，多次出任面试官参与BAT招聘和出题。

为数十家国企上市公司提供Hadoop大数据内训，包括中国移动研究院、重庆高速、安徽电信等。

CSDN论坛上被大量知名博主推荐。

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课程系统讲解了Hadoop生态架构和数据挖掘/机器学习算法的内容，以“工业界实践”为出发点，安排了丰富的实践内容，包括大数据生态架构、机器学习数据挖掘、深度学习网络实践等，通过各个案例驱动，打造技术“闭环”，将大数据领域多项技术进行融汇，体会技术完整“生态”的概念，真正熟悉并掌握各项大数据技术之间的协同运作关系。