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如何进入大数据领域,学习路线是什么
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推荐答案 2017-09-14
根据数据科学家一生的三个发展阶段,将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务,就可以转向下一阶段。
初级水平
什么是初学者?——如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域,你也不知该行业的发展模式,而你又想在这个行业大展拳脚一番,那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。
1. R语言也好,Python语言也好,学习一门新的编程语言
我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言,最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具,所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言,而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你,因为两个同等出色。
推荐课程:推荐R语言和Python入门课程《Python入门:数据挖掘实战》、《R语言入门》
2. 学习统计学和数学
统计学的内容全都是关于假设和数列,然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里,这是数据科学家的重中之重。
3.一次性完成一门网络开放课程(最难执行)
大规模网络开放课程可以免费获取和学习,可这对你来说也是最难实现的诺言。很多学生通常一次性注册选修很多课程,结果一门也没有圆满完成。所以,你一定要一次专注一门课,完成之后再选下一门。
推荐课程:推荐R语言和python进阶课程:《R语言实战》、《Python进阶:数据挖掘算法》
4.了解业界动态,善于探索和发现
你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界,一夜之间事物就可能发生重大变化,今日和流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流,预见未来的自己。所以赶快参与到讨论和聚会中来吧,关注一些微博微信,加入一些群组,多阅读一些书籍。
中级水平
中级水平的数据科学家是什么样的?——如果你已经完成了前一阶段的内容,有过机器学习基础知识的实践经验,掌握了建立预测模型的知识,那你就达到了中级水平。完成这一阶段需要强大的决心和持久的练习。你准备好迎接这个挑战了吗?
1.理解并构建你的机器学习技能
机器学习是数据科学和技术的未来。所有的大型企业都不惜重金雇用掌握这个技能的人才。毫无疑问,近日来这项技术的需求越来越大,现在正是你充分利用这一局面的大好时机。今年,你应该努力在机器学习上精益求精,深入掌握回归、聚类和分类与回归树(CART)技能。
推荐课程:《机器学习与R语言实践》,斯坦福大学公开课《机器学习》
2. 专注集成算法和Boosting算法
一旦你对机器学习充满自信,那就继续去学习其他模型。通过Boosting和集成算法,你的模型准确率与其他算法相比会突飞猛进。
3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具
今年你的学习之旅始于大数据。考虑到大数据专业人员的需求激增,你一定要学习Spark,这个工具最近非常火爆。大数据的未来就在Spark,它广泛用于处理和操纵数据。除此之外,你还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。
推荐课程:从Spark迈出学习第一步。推荐观看课程《大数据实战工具Spark》
4.给社区成员做分享
还有什么比分享知识更美妙呢!从今年开始,你可以把自己的知识分享给正在数据科学的路上不断探索的人们。你可以加入活跃的数据科学论坛,给他们答疑解惑,你也可以在附近的行业圈里发起聚会。
推荐任务:关注大数据公众号和论坛等等。
高级水平
对于进入这个阶段的人我就不需要来给出标准了,你们所了解的数据科学,很多人甚至连尝试的勇气都没有。身处这一阶段,你们的生活惬意而又自如。可有时还想去迎接挑战,以下是一些计划。
1. 建立深度学习模式
你们要为有志于成为数据科学家的人们树立榜样。你要下决心在今年建立深度学习的模式。全球的人都在用这一模式进行预测,它是机器学习的高级阶段,其准确率明显高于普通的机器学习模型。
推荐课程:完成深度学习辅导课程任务。
2.回馈
我相信知识的意义不是被束之高阁,而是与人分享。分享越多,收获越大。据说,如果你了解一个新概念并解释给你的两个朋友,你对这个概念的记忆很可能会更久。所以今年,你必须制定计划,运用自己的知识和经验帮助数据分析学领域的人。这也会为更多的在这个领域的人指明方向。
推荐任务:在社区分享你的知识。
3. 探索强化学习
强化学习是机器学习中最有效而又鲜有发现的领域。今年,你可以下定决心研究下这个领域。虽然很有挑战性,但是一定值得你去尝试。无人汽车、无人侦察机就是强化学习的硕果。一旦开始学习这些,你就自然而言地进入到了人工智能领域。
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http://55.wendadaohang.com/zd/IGQ4FGIIcRLIcIIRLRR.html
其他回答
第1个回答 2018-08-02
为了以后找工作更加方便,你可以选择一些比较热门的专业,例如电商、网络编程、电商财会、ui设计等等,发展前景大,能够进入的工作单位都比较容易找。其实这些计算机相关专业,学习起来还是比较容易的,上课好好听老师的思路,根据老师的指导走流程,祝你学到真本事
本回答被网友采纳
第2个回答 2017-01-18
t对tuple进行处理之后,通常要将数据缓存到redis,memcached等内存数据库中,对于数据量小的,可以缓存到内存中,但是对于大量持久化的数据,更多时候需要存储到分布式存储系统中,这里我选择HBase用于存储结果。 参照官方文档,storm提供storm-h...
第3个回答 2016-08-30
先学好Linux,懂了基本命令再学习hadoop,然后学java,后期还有很大象hive, hbase, spark, zookeeper等等
第4个回答 2021-04-01
大数据前景是很不错的,像大数据这样的专业还是一线城市比较好,师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的,学大数据面授班的时间大约半年,学大数据可以按照路线图的顺序,
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大数据学习路线是什么
?
答:
阶段一:学习入门知识
。在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。阶段二:【Java基础】。Java是目前使用最为广泛的编程语言,适合作为大数据应用的开发语言。阶段三:Scala基础。Scala是一种多范式的编程语言。阶段四:Hadoop技术模块。Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布的开源软件...
大数据学习路线
及专业课程学习的主要内容
是什么
?
答:
1.Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种具有高度跨平台能力的强类型语言。它可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。是大数据工程师最喜欢的编程工具。所以想要学好大数据,掌握Java基础是必不可少的。2.Linux命令大数据开发通常在Linux环境下进行。与Linux操...
大数据怎么
学,自学可以学会吗
答:
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机,
可以从编程语言开始学起,Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景
,可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择Java、Scala,数据分析方向建议学习Python、R。3、学习大数据平台知识 入门学习Hadoop或者Spark,Hadoop平台经过多年的发展已经形成了...
大数据学习路线
有推荐吗?
怎么学
比较容易
答:
主要知识点有:Scala、Spark、交通
领域
汽车流量监控项目、Flink。第五阶段项目实战+机器学习,主要知识点有:高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。第六阶段为就业指导,主要有企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘,帮助学员快速就业。以上就是优就业
大数据学习路线
。
新手
如何学习大数据
答:
新手
学习大数据
可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科,若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以,只要学历够,个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好,就可以去网上找找免费的教程,选择适合自己的自学试试看。自学
大数据路线图
👇👇尝试自学若觉得自己的约束...
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