数据可视化技术是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化技术主要运用于报表与BI领域。

大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

在上游领域，基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

在中游大数据服务领域，数据服务层是大数据市场的未来增长点之一， 随着5G商用的全面推广，数据采集和预处理需求将快速上升;此外，随着数字技术日益复杂，提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大，相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

1、了解大数据的理论知识

学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

2、计算机编程语言的学习

对于0基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

3、大数据相关课程的学习

经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发。

4、实战训练

可以帮助我们更的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。