Изучать анализ больших или малых данных?

Question

[beesent440]

Увлекаюсь областью науки о данных, пока что изучал лишь теорию по машинному обучению при помощи книг и курсов. Но в течении изучения я накопил много знаний и пора применить их на практике. Проблема в том, что я не могу определиться между анализом малых данных (под которым я подразумеваю выявление различных закономерностей, корреляций над наборами данных, как в задачах на Kaggle, при помощи matplotlib, pandas и т.д.) или анализом больших данных (то есть big data: фреймворки вроде Hadoop, MapReduce и паттерны проектирования). Можно ли изучать анализ больших данных не научившись работать с малыми данными? Прошу помочь в выборе направления.

Answer 1

[sim3x]

0. Вопрос вне тематики ресурса. Что вам учить - ваше дело
1. Есть полно открытых данных, не Big data, но 4/5V там будут
2. Разберитесь в терминологиий. Узнайте что такое data mining

Answer 2

[dmshar]

Не верю, что человек, который "накопил много знаний" может задать вопрос, типа "что изучать, matplotlib, pandas или Hadoop, MapReduce". Может надо не "накапливать", а хотя-бы пытаться понять, что такое "корреляция", а что такое "паттерны проектирования" и в чем между ними принципиальная разница?