我這輩子遇到的聰明人（來自各行各業的聰明人）沒有不每天閱讀的——沒有，一個都沒有。
查理·芒格如是說。
真正聰明的人不止愛閱讀，更會閱讀。他們在閱讀上花費的時間可以很少，卻往往能比其他人收穫更多的知識、見識、觀念、方法…
他山之石，可以攻玉。查理·芒格還說：“他們（聰明人）在學習上花費的時間可以很少，卻能比其他人收穫更多的知識、觀念、方法…正是這種高效率的學習，他們塑造了自己，得到了更快的成長。”
站在巨人的肩膀上能看得更遠這件事，也在近期的讀者反饋中體現出了：
他的建議也非常實在：
今天就給大家主要推薦 2 個大資料方向的熱門課程，期望能有所啟發。有興趣的同學還可以掃碼進入詳情頁檢視更多資訊。
首先，是關於資料思維的。
資料時代，有句話說的好，
“未來的商業競爭，就是資料的競爭。”
然而資料容易獲取，資料分析卻是一項繁雜又縝密的工作。這既考驗你對知識的理解，如演算法、程式設計的掌握程度，又考驗對資料的敏感程度，如資料的真假、合理性、代表性等。
對資料的看法一念之差，可能損失千萬計。不瞭解資料邏輯，真就是“給一座金山也看不見”。那麼，如何透過資料做決策，讓你的資料“值錢”？
這裡我會推薦前易觀 CTO 郭煒的《資料分析思維課》。
郭煒這個課主要幫你形成資料思維並掌握常用資料分析方法和工具，除了必知的
「資料分析基礎原理 + 資料演算法基礎」
等硬核系統的內容，還結合影片實操，分享了常用的資料分析工具圖譜、基礎分析模型、18 個提效的基礎功法等。
他把自己
20 年來的資料分析心法、思考方式、專案經驗
都濃縮在專欄裡。非常通識，而且擅用案例，比如講「倖存者偏差」時，就舉了 2010 年世界盃的預言帝章魚保羅的例子。用一句話來形容這個專欄，就是
「案例 + 避坑 + 經驗」
，直接、實在。
除此之外，還有李智慧的《從 0 開始學大資料》、郭憶的《資料中臺實戰課》、蔡元楠的《大規模資料處理實戰》都值得一看。
其次，是大資料必學的課程。
Elasticsearch 作為一款功能強大的開源分散式搜尋與分析引擎，可以說軟體工程師的一項必備技能了。它還被廣泛運用於大資料近實時分析，包括日誌分析、指標監控、資訊保安等多個領域。BAT、京東、滴滴、頭條、餓了麼、360 安全、小米等大廠都在使用。
阮一鳴這個課程用
Elasticsearch 最新 7.x 版本
，講了很多新特性，比如：用機器學習進行異常檢測；用 Canvas 展示資料；用索引的生命週期管理工具對索引進行最佳化等等。
內容也很全面，開發運維都有，共計
100 講
，由淺入深地講解了 ES 的基本概念和服務搭建，帶你手把手部署與最佳化生產環境，瞭解其執行機制和常用技巧，並透過上手實戰，掌握 ES 在實際專案中的應用，靈活使用 ELK 進行搜尋和大資料分析。
除此之外，還有張利兵的《Flink 核心技術與實戰》、胡夕的《Kafka 核心技術與實戰》、張博偉的《A/B 測試從 0 到 1》都值得一看。
會員價效比有多高？
以上課程，每門課的價格平均在 100 塊錢左右，如果全部拿下，至少要上千塊。從學習投資回報來看，其實是非常划算的。
尤其是對於成長期的大資料從業者，你花不到一千塊錢去學習這麼多方法、技能、案例，
如果能實現漲薪 10%，其實就成倍回本了
。
算了筆賬，如果把會員體系內的這 190 多門課程和專欄全部加起來，按照以往單價加和，總價達到了 3 萬多。
而現在，一個會員費只要 499，一次性拿下。
選擇技術這條路，那麼瓶頸和競爭永遠存在，而保持好奇心，終生學習是緊跟時代的好方法。我的建議是，
一是接觸前沿技術，保持對新技術的敏銳度；二是在成長緯度，吸收成功者的經驗，少走彎路。
如果你是一個願意為自己的學習和成長投資的人，這個機會真的不要錯過。
先不說其他一百多門課程，光是我前面推薦的這幾個，一筆會員費其實就回本了。
我們處在一個知識爆炸的時代，知識的力量是無窮的。因此學習是每個人生存和發展的必經之路。自我充電既是自我進步的需要，也是一筆劃算的投資，在知識方面的
「自我投資」
是成功者的一個重要特徵。
儘管去閱讀學習和實踐，開拓視野，認知世界，改變自己。也許有一天，你會發現，從前學過的一切，都變成了一種力量，推動著你往前走。
在學習這件事兒上，回報一定大於投入，好好幹！
