2020-05-06 09:33发布
个人建议是报班好，报班能够更加系统化的学习，而且涉及的项目都是偏向业务级，偏向企业级。考研的目的还是就业，而且考研时间跨度太大了。
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，对于很多初级职场人来说，如果要转行从事数据分析领域，读研是比较不错的选择，一方面通过读研能够系统学习数据分析知识，全面丰富自身的知识结构，另一方面也会获得自身人才层次水平的提升，这对于后续的发展会起到比较重要的作用。
数据分析对于从业者的要求是比较高的，所以要想具备更强的数据分析能力，一定要有一个系统的学习和积累过程。当前的数据分析主要采用两种方式，一种方式是统计学方式，另一种方式是机器学习方式，这两种方式都需要从业者具有一定的数学基础、统计学基础和计算机基础。所以，如果自身的知识结构有较大的欠缺，读研是比较现实的选择。
如果自身的学习能力比较强，而且具有一定的数学和统计学基础，那么也可以通过自学来入门数据分析，但是要想在数据分析领域走得更远，还需要工作场景的支撑。数据分析任务不仅对于从业者的技术能力有较高的要求，对于环境也有较高的要求，通常需要有数据中心的支撑，所以如果想边工作边学习，一定要为自己选择一个适合的工作岗位。
对于自学者来说，如果想找到一个适合的工作岗位，可以立足自身的知识结构，如果具有一定的行业经验，在竞争工作岗位的时候，会具有一定的优势，因为数据分析本身对于行业知识的要求是比较高的。
最后，即使选择自学数据分析，也一定要重视与技术专家的交流，这不仅会提升学习效率，同时也会让初学者少走弯路。
个人建议参加大数据培训班的。
因为你无论是考研还是报班，都是为了就业，考完研还是得培训，因为学校的都是偏理论，还不是直接报班培训完了早点就业。
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
最多设置5个标签!
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','/static/images/logo.png', '推荐 仲九 的问题《转行数据分析是考研好还是 报个培训班学习就业好？》','http://www.shouhuola.com/q-9784.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
个人建议是报班好，报班能够更加系统化的学习，而且涉及的项目都是偏向业务级，偏向企业级。考研的目的还是就业，而且考研时间跨度太大了。
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，对于很多初级职场人来说，如果要转行从事数据分析领域，读研是比较不错的选择，一方面通过读研能够系统学习数据分析知识，全面丰富自身的知识结构，另一方面也会获得自身人才层次水平的提升，这对于后续的发展会起到比较重要的作用。
数据分析对于从业者的要求是比较高的，所以要想具备更强的数据分析能力，一定要有一个系统的学习和积累过程。当前的数据分析主要采用两种方式，一种方式是统计学方式，另一种方式是机器学习方式，这两种方式都需要从业者具有一定的数学基础、统计学基础和计算机基础。所以，如果自身的知识结构有较大的欠缺，读研是比较现实的选择。
如果自身的学习能力比较强，而且具有一定的数学和统计学基础，那么也可以通过自学来入门数据分析，但是要想在数据分析领域走得更远，还需要工作场景的支撑。数据分析任务不仅对于从业者的技术能力有较高的要求，对于环境也有较高的要求，通常需要有数据中心的支撑，所以如果想边工作边学习，一定要为自己选择一个适合的工作岗位。
对于自学者来说，如果想找到一个适合的工作岗位，可以立足自身的知识结构，如果具有一定的行业经验，在竞争工作岗位的时候，会具有一定的优势，因为数据分析本身对于行业知识的要求是比较高的。
最后，即使选择自学数据分析，也一定要重视与技术专家的交流，这不仅会提升学习效率，同时也会让初学者少走弯路。
个人建议参加大数据培训班的。
因为你无论是考研还是报班，都是为了就业，考完研还是得培训，因为学校的都是偏理论，还不是直接报班培训完了早点就业。
相关问题推荐
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...