当前世界是个科技创新的世界，大数据和云计算越来越发挥着严重的作用，甚至可能对经济发展起到主导作用。有关部门也对这方面工作很是重视，特别是大数据研究院的设立。以下是小编为你整理的如何学习大数据处理
首先呢，我觉得大数据研究院的建立要依靠附近大学(如果本源自大学附属更好)的数据学科优势，借助大学雄厚的的师资力量和科研优势，确立初步的大数据研究实验团队，建立大数据研究院基本雏形。
建立大数据研究院就要有自己的数据创新研究平台发展建设，要把创新平台建设提到工作日程上来，提前先规划一批创新研究平台建设计划，比如说大数据安全试验研究室、大数据分析研究室等创新平台建设计划。
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要有自己的大数据发展计划，积极的联合对大数据科学技术需求较大的市场行业进行合作建设发展，但是不要局限范围，在自己的大数据研究范围内进行联合开发建设，比如说常见的健康医疗、金融环境和数据社交等行业进行联合建设，建立更大规模的大数据研究中心，保证大数据科研技术的领先发展。
要确立大数据研究的技术开发发展方向，特别是具体的大数据科学研究方向，针对目前的研究课题进行专业研究，比如说智能云计算所需要的智能信息处理技术、大数据云计算金融预测系统的技术的开发研究，在目前的大数据研究基础上争取再进一程，拿出新的标志性研究成果来，展现我们的研究实力。
要积极发挥自己的大数据研究院的数据技术储备实力，积极的和当地政府进行大数据研究项目的合作开发建设，积极地承担社会建设的科研服务项目建设，要敢于把大数据研究成功转向实体企业发展方面，为后来的市场建设做铺垫。
针对大数据技术的研究开发，要注意大数据研究成果转向数据金融交易的技术铺设发展，对目的数据资源领域进行专业的都是数据资源的整合处理，联合物联网专业的快速发展进行相关行业带动发展作用。
如何迎接大数据时代
大数据时代的到来，对于行内人来说，是一个非常大的机遇。世界正从IT时代转向DT时代，而大数据就是DT时代的代表。
带来哪些变化呢，首先是生产和交换过程的变化。传统的生产方式将会被全新的生产方式所取代。交换方式也是一样的们会有全新的交换方式取代传统的交换方式。
其次就是人们不在追求因为所以的关系，而是开始寻求相互之间的关系。
再次就是，处理方式的变化，以前数据少，人们追求数据的准确性。而现在，大数据时代的来临，数据太多，无法进行精确处理，人们开始从精确性转向了混杂性。
编译数据源
Infochimps:尽管Infochimps非常努力的想让自己成为一家企业级的IT公司，但是显然还有一定的差距。不过与公司同名的平台的确为开发者们带来了真正的价值。配置和管理大数据环境的工具称之为Wukong——这是一个基于Ruby的命令行界面，开发者可以编写大数据应用调用Data Delivery Service或Hadoop，使用的语法也非常简单，开发者无需学习MapReduce或者Flume。Infochimps的首席战略官Dhruv Bansal介绍:常见的情况是，客户用Infochimps的平台开发程序处理分析数据，只有在需要批量分析海量数据时才会用到Hadoop。基于这种经验，他们的新版本关注的重点是对数据的实时处理功能(而不是Hadoop)。
Keen IO:Keen IO赢得了Structure 2012 Launchpad的比赛，该赛事致力于为移动开发者提供强大的分析工具。开发者仅需要把一行代码插入到指定的追踪位置，该公司同时表示，开发者可以追踪他们应用程序中的任意代码。如果是这样的话，只需要再创建一个显示面板或者查询进程就可以把所有的数据转化成有用的信息。
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Kontagent:Kontagent的基本业务主要是靠对移动、社交以及Web应用的分析平台，不过这一切都是建立在Hadoop基础设施之上。在今年的早些时候，该公司扩展了一项新业务:使用Hive打造了一个数据挖掘服务，并且提供了一个类似SQL的接口进行查询存储在Hadoop上的数据，取代了追踪预定义变量，他们可以对选择项进行更深入的挖掘。
Mortar data:Mortar Data宣称“Hadoop，没有复杂性”。该公司提供了自己的云服务——整合了Pig和Python进而取代了MapReduce——已经有一年的时间了。在11月份，它发布了一个开源的Mortar框架旨在构建一个社区，这样不仅有利于成员之间共享数据集，也让构建Hadoop管道变得更容易。Mortar Data在AWS之上运行，目前支持来自Amazon S3以及MongoDB(托管在Amazon EC2之上)的数据源。
学大数据可以用什么语言
虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言，Python，Java，MatLab和SAS执行的。但依然有其他的语言存活于夹缝中，Julia就是值得一看的后起之秀。
业界普遍认为Julia过于晦涩难懂。但数据骇客在谈到它取代R和Python的潜力时会不由得眉飞色舞。Julia是一种高层次的，极度快速的表达性语言。它比R语言快，比Python更可扩展，且相当简单易学。
“它正在一步步成长。最终，使用Julia，你就能够办到任何用R和Python可以做到的事情，”Butler说。
但是至今为止，年轻人对Julia依然犹豫不前。Julia数据社区还处于早期阶段，要能够和R语言和Python竞争，它还需要添加更多的软件包和工具。
“它还很年轻，但它正在掀起浪潮并且非常有前途，”Driscoll说。
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，linkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。