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比如像通过搜索引擎搜索同样的内容

  大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。

  随着大数据行业的快速发展,也随之出现了一些问题,比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题,那么很多学大数据的人又出现了一些问题,就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据,会不会不好学?

  零基础的人要不要去大数培训机构学习大数据开发吗?答案是可以的去。大数据学习并不是高深莫测的,虽然对于零基础学员来说不是那么简单,但是只要你认真学习,加上有专业老师的指导和针对性的训练,相信你也是可以完全掌握大数据的。

  零基础的同学学习大数据开发不能急于求成,要分阶段分步骤来一步步完成,大概可以分为四步:

  首先,学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,比如说,要先学习这门课程的一些专业的术语,学习一些入门概念知道这么课程是做什么的,主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是那些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

  对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,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,还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

  经过了前两阶段的基础学习后,我们对编程语言也基本掌握了,接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家:行业线%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!

  实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容,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,对于相关知识的使用方法也有了经验。

  世上无难事只怕有心人,无论你是有基础也好还是没基础也好,只要你认真学习大数据就一定会学好。

  机器学习:是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相对容易。

  深度学习:深度学习的概念源于人工神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。

  最快的学习方法,就是师从行业专家,毕竟老师有多年积累的经验,自己少走弯路达到事半功倍的效果。

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