但是，如果我们知道在哪里可以找到，Twitter确实拥有大量有价值的大数据专业知识。与其他社交平台一样，Twitter有时会很吵而且毫无用处。如果加上“大数据”这个流行词，这里的混乱和复杂性将上升到一个新的高度。那么，我们如何才能找到可以借鉴的有价值的信息呢？如果你不是太迷恋“大数据”这个专业词汇，那么你找到的信息往往更有意义。“通常，最热情的大数据谈论者根本不是‘大数据专家’，”MongoDB营销、业务发展和集团战略副总裁MattAsay说。Asay等对大数据领域有深刻见解的专家为我们带来了Twitter上最值得关注的推特，这些推特带来的新闻、观点、网络等足以养活学习者的大脑。当然，我们也从他们中进行了第二轮的评选，最终选出了推特上最值得关注的十位大数据专家。当然，这只是一个起点——您可以为自己制作一个更长的监视列表（稍后会详细介绍）。说起他们在推荐榜单上的共同特点，这些专家在140封字的严格限制下，圆满完成了大数据知识传播的艰巨任务。这无疑是一件好事。仅仅因为任何人都可以轻松地将“大数据”或其他相关技术术语放入他们的推文或其他通信中，并不意味着这些人配得上“专家”的称号——就像我一样在推特上谈论如何制作美味的糕点并不意味着我是一个很棒的厨师。因此，即使在相关术语之外谈论其他技术领域——例如开源——也有可能与大数据保持高度相关，即使它在表面上看起来并不那么紧密。请在选择关注对象时牢记这一前提，否则您可能会被花哨的内容分散注意力。Asay还指出，有时直奔特定类型信息的来源也是一种有效的学习方式。“我通常倾向于像PewResearch这样的人，他们可以直接获得重要信息，而不是依赖他人的引述。》我们在之前的文章《Twitter上值得关注的IT领导者》中讨论过这样的选择标准，这些规则自然也适用于大数据领域，只是细节需要调整。我们不会以具体的职级或职位标准来判断，只要因为作品内容与通行证有关。（这里只考虑发布信息的个人，不考虑组织或企业。）我们也排除了那些与大公司的销售、营销和推广有关的人。数据解决方案。其他类似问题的出版商。Asay本人就是一个很好的例子-尽管他的内容也值得关注，但由于他在“营销、业务发展和公司战略”中的重要作用，我们不会将他包括在列表中。.我们对follower的现有follower数量没有硬性要求，毕竟发布信息的质量和一致性比人气更重要（虽然这个榜单上的一些人确实已经有很多追随者）。让我们再次回到列表本身：这次您错过了哪些理想的追随者？我们认为列表本身非常好，但它只是一个开始而不是结束。根据您的喜好，每个人也可以有独特的个人选择。为什么一定要拘泥于圈子、学习和现有网络的束缚？社交平台的本质就是分享，不要被太多不必要的因素所阻碍。不妨在评论中写下你最喜欢的大数据技术大师，让他们的见解启发更多人。GartnerIT分析师，MervAdrian(@merv)MongoDB公司的Asay推荐了Adrian，Gartner的同事SvetlanaSicular和RedMonk公司的StephenO'Grady（也在这个名单上）也得到了他的肯定。Asay表示，这些都是帮助他理解大数据智能的好伙伴。原因之一：三者从不搞炒作，推噱头。“大家可以帮助大家更清晰地勾勒出大数据宏观框架，同时也不会被层出不穷的热点新闻所淹没，”Asay指出。Adrian的推文通常基于Hadoop、NoSQL和Microsoft。等为主要话题。RedMonk分析师StephenO'Grady（@sogrady）O'Grady是Asay推荐的另一位三巨头。喜欢搜索热门词的朋友很容易将他漏掉，那就是“大数据”。他的推文和博客文章涵盖了广泛的软件和开发主题，但不仅限于此。提醒洋基球迷：奥格雷迪是一名新英格兰人，因此他偶尔会发布有关红袜队的新闻——通常与IT相关。Gartner研究总监SvetlanaSicular（@Sve_Sic）在Asay推荐的大数据巨头中排名第三。Sicular的推文围绕与大数据、分析、商业智能、数据仓库、数据架构和Hadoop相关的主题展开。她还在推特上发布有关大数据领域特定供应商的推文，例如Cloudera，并分享她从Gartner研究中了解到的报告，例如：到2015年，25%的大型企业将拥有“首席执行官”。数据官”职位。KirkBorne(@KirkDBorne)，数据科学家，乔治梅森大学天体物理学和计算机科学教授不要被“火箭科学家”这个词吓倒。我们带来与大数据和相关主题相关的新闻和链接。在MongoDB的Asay看来，Borne的推文相当于一份必读的行业新闻列表——这一断言得到了技术专家的广泛认可。RevolutionAnalytics的CEODavidSmith说，Borne“定期发布和转发与大数据和数据科学密切相关的文章链接”。“我喜欢看到他用科学的眼光批评传统的、面向商业的文章。”GregoryPiatetsky(@kdnuggets)KDNuggets.com编辑，KDNuggets.com被称为充满大数据、数据挖掘和分析信息的宝库。除了关注上述重点内容外，他的推文还经常涉及网络上流传的各种大数据指导信息。求职者注意：KDNuggets还定期发布最新的数据技术职位情报。数据科学家和记者LillianPierson(@BigDataGal)有什么理由不真正爱上一个既是数据科学家又是记者的从业者？Pierson通过他的Data-Mania网站与多个客户密切合作，她的推文带来了大量与大数据相关的新闻、数据可视化讨论、对数据相关供应商的见解以及其他主题。CarlaGentry(@data_nerd)，Analytical-SolutionCompany的创始人，作为一名专业的数据科学家，Gentry以自己敏锐的视角观察新闻和发展趋势，并在推文中分析这些可能影响商业趋势的因素。她常常能够很快做出自己的判断。例如，数据科学和大数据并不是同义词——事实上，前者的出现要比后者早得多。JaimeFitzgerald（@jaimefitzgerald），菲茨杰拉德公司创始人兼总裁，菲茨杰拉德与华尔街银行等企业保持着密切的合作关系，共同制定量化和数据驱动的业务发展战略。他的推文侧重于分析、大数据对基准性能的影响、业务里程碑、数据科学和其他主题。OvumIT分析师TonyBaer(@TonyBaer)作为分析行业广受赞誉的从业者，Baer领导着Ovum的大数据研究工作。在他的推文中，他经常提到一系列大数据主题，包括开放数据和数据管理；Cloudera、MongoDB、Cloudant和HortonWorks等相关供应商和平台；加上其他相关主题。他在之前的职业生涯中还曾从事新闻工作，并在包括InformationWeek在内的各种知识业务中担任过职务。MarcusBorba(@marcusborba)，SparkStrategicBusinessSolutions的首席技术官如果有人对如何将大数据转化为真正的业务绩效（换句话说，就是金钱）感兴趣，那么Borba的推文是必读的。除了定期发布有关大数据和分析事务的推文外，Borba还分享其他关注者的意见和建议。
