大数据学习

现代灯光下，它显得脆弱易碎，但它在无形中散发的是醉人心神的芬芳。青花罐，用无声的语言将它的前世今生向你娓娓道来，用它精锐的双眼记录世事沧桑，用它厚重的底蕴孕育了子子孙孙。所谓传家宝，是巧夺天工的产物。青花罐，则用无声的语言将它的前世今生向你娓娓道来，用它精锐的双眼记录世事沧桑，用它厚重的底蕴孕育了子子孙孙。所谓传家宝，正是巧夺天工的产物。青花罐承载着悠悠的历史岁月，盛满了讲不完的故事，较之祖训和勋章，我以为略胜一筹，说她是最有价值的传家宝，是当之无愧的了！

学习大数据，最低要求统招大专，这也是企业用人的最低学历要求。由于大数据行业人才稀缺，企业用人主要还是看个人的技术实力，所以对学历的限制较小。当然，本科、研究生学历的话会更有优势。
一、目前很多大数据课程都是按照零基础开发的，所以对于那种小白想转行学习大数据也是完全可以的，只要想学就可以选择。
二、目前学习大数据的学员0基础占70%以上，许多人都是小白转行去学习的，这样你也会更加有信心，大家都是同一起跑线，这样学习起来更有动力。
三、学习大数据需要努力、需要持之以恒！因为大数据学习是有一定的基础门槛，所以一般来说会先学习JAVA相关知识，然后再开始学习大数据。这样时间就会长一点。
另外，转行学习大数据，年龄最好在20-32岁为宜，希望你根据自身情况考虑清楚。

大数据是近几年很火的专业，不仅是前景好，就业的薪资也很可观，相对来说大数据更适合有基础学习，希望你可以早日学有所成。

我觉得其实你只要注册一个账号，上传数据，即使非专业人员也能5分钟完成数据分析,不用学习一些繁琐方法的，放心。

当然可以学习，但毫无任何基础的学习肯定是比较难的，因此你如果想学习大数据的话，先把大数据的基础JAVA（如果JAVA也是0基础的话，那建议你自学一些，如果学不懂缺乏毅力等问题，也可以想其他办法学习）学好，打好基础，然后再来学习大数据。这样的话也比较轻松，学习起来更容易懂。另外大数据学习的好处也有很多，大数据目前是国内发展前景较好的行业了，但是缺乏人才，大数据行业的薪资也不低，是值得入行的。

男主学习武技

深度学习和大数据是相互促进，相辅相成的关系
其实深度学习的基础理论其实在几十年前就有了，但是它受到两个条件的制约，一个是数据量，一个是机器的运算能力。
在数量比较小的情况下，传统的机器学习方法就能够取得较好的效果。但是随着数据量不断的增加，当达到某个临界值之后，传统机器学习方法的效果就不会再有提升了。而深度学习模型的效果则会随着数据量的显著增加而获得明显的提升。也就是说，深度学习方法能够最大限度地发挥出大数据的价值！所以大数据的发展促进了深度学习的崛起，而深度学习又放大了数据的价值，他们两个相互促进，相辅相成的。

1.了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了
运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。
在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
3.大数据相关课程的学习。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

数学基础好，编程能力强，就去学深度学习
如果是条件差一点就去学大数据，
这只是相对，实际上，大数据的门槛也不低，而且目前做数据的逐渐成为深度学习的一个素材来源，
工资上深度学习明显偏高，但是市场需求也比大数据要少一些