2020-09-11 22:48发布
也不难学,但是要有JAVA的基础
要有一定的逻辑思维能力,java基础
他数据相对现在的系统开发要难很多
因为数据里面杂乱无章的事情太多了,而且不像开发那么有章法,
如果要学大数据,那么应该确定自己想发展的方向,比如是数据处理,还是数据挖掘,或者与数据相关的软件开发
这些不同的方向使用的技术也不太一样
目前大数据行业异常火爆,不少人都对大数据充满了兴趣,其中有大部分人都是之前没有接触过计算机技术的,对编程语言也不太了解,那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢?答案当然是否定的。
大数据学习并不是高深莫测的,虽然它并没有多简单,但是通过努力,零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
还行,,难度肯定是有的,每个学科都是有难度的,,主要在于你自己是怎么想的,努力学习每个学科都能学会。
难度肯定有,反正我们班是没有女孩子,估计都是觉得难才不愿意学吧
但是我们班的学生没有说学不会的啊,我们学习还是非常快乐啊
需要一定的基础,说不上难,但是对逻辑能力有一定要求,需要了解算法
这个要看你在哪个城市就业了,一般来说适合大数据就业的城市不多,一线城市北上广深,甚至在成都找大数据方向的工作都不太好找。如果你学了大数据,刚好也在比较热门的城市,大数据薪资至少也得上万吧。...
自学的话就走很多弯路,需要花费大量时间。如果时间充足可以自学。
人工智能当前有六大研究领域,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学,初学者应该选择一个主攻方向,并围绕这个主攻方向来制定学习计划。对于初学者来说,可以从机器学习开始学起,一方面机器学习是打开人工智能知识大门的...
机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着关系
机器学习(Machine Learning, ML)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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的...
先来看一下机器学习的概念,我们提供给电脑样例数据,电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则,并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。而深度学习,则是一种十分有效的机器学习方法。现在的深度学习主要指的是深度神经网络。神经网络形式上就是一个分层的...
行业里其实都有参合一起用,但是java用的比较多!
特征缩放(feature scaling)是预处理阶段的关键步骤,但常常被遗忘。虽然存在决策树和随机森林这种是少数不需要特征缩放的机器学习算法,但对于大部分机器学习算法和优化算法来说,如果特征都在同一范围内,会获得更好的结果。比如梯度下降法。特征缩放的重要...
机器学习【一】K最近邻算法涉及内容:分类——————数据集生成器、KNN拟合数据多元分类————生成数据集、KNN拟合回归分析————用于回归分析的数据集生成器、KNN拟合、调整近邻数KNN实战—酒的分类————数据集有哪些键、生成训练集和测试集、KNN拟...
java 的优势就是 运行速度快(相比 pure python),python 的优势就是 库多,写起来代码量少
微积分、线性代数、概率论、最优化方法
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他数据相对现在的系统开发要难很多
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