讨论9

讨论基础

首先，我们小组的讨论基于的对象是像我们这样的本科生，对于大数据领域的认识大半只是来自于必选或选修课程，也没有在进行过在大数据相关领域的企业实习。

其次，我们对于大数据专家的定义是具有以下能力的人才：

• 扎实的计算机科学基础，包括数据结构、算法、操作系统、数据库等。 

• 熟悉大数据技术，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig、Storm等。 

• 具有大数据基础平台的建设能力，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等技术；

• 有大数据商业化的转化能力，熟悉大数据的应用场景，包括金融、零售、制造、物流等。 

• 有充足的大数据项目经验。 

• 能够独立解决大数据相关问题，且能够在团队中协作完成大数据项目。 

讨论结果

我们认为这是不太可能的，原因有以下四点：

1. 大数据的广泛性和深度：首先，大数据领域作为一个庞大而复杂的领域，需要掌握的知识和技能是非常庞大的。因此我们认为陡峭的学习曲线难以使我们的讨论对象在短期内成为大数据专家。

2. 时间过短：其次，三星期的时间过短，大学生一门专业课的时间都是半年，哪怕期末用三周时间去复习也不敢说自己就能成为这个专业领域的专家，所以时间限制过强。

3. 持续的学习和适应：再次，大数据技术和工具正处于快速发展之中，新技术和新算法不断出现。即使是经验丰富的专家也需要不断学习和适应，远远超出了三周的时间范畴。

4. 实际项目经验：最后，成为专家不止是理论的学习和掌握，还需要长期的实践与经验积累。理论知识只是基础，真正的专业知识来自于在实际项目中的应用，处理真实世界的数据和问题需要时间和细致的工作，这些工作不是三周内可以实现的。

尽管在三星期不太可能成为一个大数据领域的专家，但是可以通过高效的学习和实践来快速掌握一些基础技能和知识。学习路径可以参考如下：

1. 了解大数据领域基础知识和概念

2. 学习大数据领域常用的工具和技术

3. 参与大数据领域的培训课程或在线课程

4. 参与实践大数据领域的科研项目

5. 关注并参与大数据领域的社区与论坛