據的資源化是指大數據在企業、社會和*層面成為重要的戰略資源。2014年大數據將成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點;大數據將不斷成為機構的資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。以下是小編為你整理的學大數據要學什么 ?
大數據對于隱私將是一個重大挑戰，現有的隱私保護法規和技術手段難于適應大數據環境，個人隱私越來越難以保護，有可能會出現有償隱私服務，數據“面罩”將會流行。而且預計2014年將會頒布關于大數據隱私的標準和條例。 ?
大數據處理離不開云計算技術，云計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為云計算提供了新的商業價值，因此從2013年開始大數據技術與云計算技術必然進入更完美的結合期。總體而言，云計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。 ?
2014年將會有更多基于海量數據(知識)的智能成果出現，甚至有可能產生人工大腦。至少類似于Chinese Room這樣的問題將得到徹底解決。因為所有人們能想到的問題，在問之前就都已經被人回答過了，所以，即便在沒有思考和邏輯的情況下，也可以利用前人的經驗同樣可以起到腦的功能，甚至也可能通過大數據直接進行推理。 ?
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如何進行深度學習 ?
從谷歌貓到百度大腦，這些聽著令人震撼和心潮澎湃的事情，帶給我們的跟多的是深度學習的重要性。如何利用深度學習去實現機器視覺，已經成為我們愛好者不能停步的重要原因。以下是小編為你整理的 ?
百度大腦是個可以利用目標分類檢索，以及可以達到最終預測的可靠性。例如可以根據當前人們對各個領域的關注熱度，以及預測現實生活旅游的走勢，他會檢索出海量數據中，找到適合最終結果的答案，不得不說，重視深度學習的研究成果，將更多帶給我們意想不到的驚喜。 ?
我們不曾想到過機器可以帶著人的思維去思考，或者更有甚于人類，人可能同時在一個地方犯同樣的錯誤，如果你在機器中存儲了大量分類數據，和海量信息，它便會根據自我認知，提取了解結果的重要性，避免多余的重復性操作，這樣使得科學性思維更加縝密。
深度學習延伸到深度模型的建立，尤其是語音識別已經在現在的時代是一個大數據的機器學習的時代了，利用大數據(現有的成就)去構建深度學習框架，有著積極的推動作用。 ?
圖像是深度學習最早嘗試的應用領域，往后圖像也將是深度學習領域中最有利的一面，在現在很多應用領域中，對圖像識別，提取信息還是相當多的，因此有必要先掌握圖像處理的技術能力。 ?
當前應用最為火的還是在搜索領域里，深度學習有著預測性強的能力，當機器可以深度判讀的預測正確性，將給社會帶來福祉。 ?
對于大型互聯網公司而言，更好運用在工程項目上，是一個值得思考的問題，首先當然是技術人員必須從事深度學習技術研發，考慮數據的利用性，判斷其深度學習的價值。 ?
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搭建Zookeeper集群 ?
下載安裝Java JDK，官方下載鏈接為http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp，JDK版本為JDK 6或以上。 ?
根據Zookeeper集群的負載情況，合理設置Java堆大小，盡可能避免發生swap，導致Zookeeper性能下降。保守期間，4GB內存的機器可以為Zookeeper分配3GB*堆空間。 ?
下載后解壓安裝Zookeeper包，官方下載鏈接為http://hadoop.apache.org/zookeeper/releases.html。
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根據Zookeeper集群節點情況，按照圖片上的內容添加配置： ?
在dataDir目錄下創建myid文件，文件中只包含一行，且內容為該節點對應的server.id中的id編號。 ?
啟動Zookeeper服務。通過Zookeeper客戶端測試服務是否可用。 ?
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大數據處理 ?
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確， ?
要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐， ?
筆者總結了一個基本的大數據處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。 ?
大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。 ?
在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。 ?
