回答:目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。对于要从事算法岗的同...
TwIStOy
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据需要开发功底，比如python语言，通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html，javascript，将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
Moxmi
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回答:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的，在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说，大数据的学习难度是比较大的一个学科，这可不是道听途说得来的结论，而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说，它对于学员的要求就比大数据低一些，基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习，而且也不需要任何基础，对于逻辑思维能力也相对没有那么强，只要正...
wuyangchun
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回答:大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说...
CloudDeveloper
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回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
wizChen
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...造财富，只分配财富的行业。 1.为什么很多人进入IT/大数据行业？ 工作这些年，参与和负责的面试人数在百人以上，也算见识过形形色色的面试者，有初出校园的大学生，有深入行业多年的佼佼者，有某个领域的专家...
如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进...
.... Linux企业级安全原理和防范技巧; 4. 加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础; 5. iptables安全策略构建; 6. shell脚本进阶; 7. MySQL应用原理及管理入门 第三阶段：Linux高级进阶 1. http服务代...
...hon存在这些优点，无论是初学者还是尖端开发者，无论是数据从业者还是人工智能开发者，Python 都能给使用者一视同仁的舒适开发感受。 这也是Python逐渐成为榜一的主要原因之一。 学习Python是趋势也是必然 目前Python到了人尽...
...搬砖人才可能脱胎换骨，收割事业的成就感与满足感。 数据类型 1. 基础数据类型： 数值型 整型数据（byte |short |int |long） 浮点类型（float |double） 字符型（char） 布尔型（boolean） 2. 引用数据类型： 类（class） 接口（interf...
...导学生如何训练和优化不同类型的神经网络，如何设计大数据学习系统。这门课程和 Andrew Ng 的课程可以相互补充（甚至代替）。 ★ 神经网络与深度学习（Andrew Ng） 人工智能领域的明星 Andrew Ng 制作的 AI 课程，更深入的讲解了...
...和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家...
...将简要介绍： 1.机器学习概念 2.sklearn库初步介绍（标准数据集及基本功能） 3.一些相关书籍及课程推荐 一、机器学习的目标 1.机器学习简介及其分类 （1）机器学习是实现人工智能的手段,其主要研究内容是如何利用数据或经验...
...定充足的测试材料，包括各类corner-case或相对有趣的输入数据（如sedgewick60.txt），及合适情况下生动的可视化工具（如PercolationVisualizer.java），都使得学生可以全力，高效，有动力地，将精力集中在核心算法本身上。 III. Sorting...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
