g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Bu muhtemelen tarihteki en kapsamlı "büyük veri" öğrenme kaynağıdır

Aslında, basit bir ifadeyle, büyük veri, tüm örneklenmemiş verilerin analizi ve madenciliği yoluyla karar vermeye yardımcı olmaktır.

Büyük verinin başarabileceği uygulamalar iki yönde özetlenebilir, biri hassas özelleştirme, ikincisi ise tahmin. Aracılığıyla gibi

Arama motorları aynı içeriği arar, ancak herkesin sonuçları çok farklıdır. Örneğin, hassas pazarlama, Baidu tanıtımı, Taobao

Bao, tavsiye etmeyi sever veya bir yere giderseniz, otomatik olarak tüketici tesislerini çevreleyen önerilerde bulunur vb.

Büyük veri sektörünün hızla gelişmesiyle birlikte bazı sorunlar da ortaya çıktı, örneğin büyük veri yeteneklerinin eksikliğinin acilen çözülmesi gerekiyor.

Bir problemi çözmek için, o zaman büyük veriyi inceleyen birçok insanın bazı problemleri vardır, yani herkesin genellikle endişelendiği şey sıfır temel enerji.

Büyük veriyi öğrenemiyorsunuz, öğrenmek zor mu?

Sıfır tabanlı bir kişi, büyük veri geliştirme hakkında bilgi edinmek için çok sayıda eğitim kurumuna gitmeli mi? Cevap Evet. Büyük veri öğrenimi yüksek değil

Anlaşılmaz. Yeni başlayanlar için o kadar basit olmasa da, sıkı çalıştığınız ve profesyonel öğretmenleriniz olduğu sürece

Rehberlik ve hedefli eğitimle, büyük verileri tam olarak kavrayabileceğinize inanıyorum.

Sıfır temeli olan öğrenciler, büyük veri geliştirmeyi öğrenmede başarıya ulaşmak için acele etmemelidir. Adım adım tamamlamalıdırlar, kabaca dört adıma bölünebilir:

İlk aşama: büyük verinin temel kavramlarını anlayın

Her şeyden önce, bir kursu öğrenirken, kursu basit bir şekilde anlamalısınız.Örneğin, önce kursu öğrenmelisiniz.

Bazı mesleki terimler, bazı giriş kavramlarını öğrenin, bu kursun ne yaptığını ve temel öğrenme bilgilerinin neler olduğunu öğrenin. Sonra

Büyük veriyi öğrenmek için, büyük verinin ne olduğunu ve büyük verinin genel uygulama alanlarını bilmeniz gerekir.

Bilmeden körü körüne öğrenmeye başlayın.

İkinci aşama: bilgisayar programlama dilini öğrenmek

Sıfır tabanlı arkadaşlar için, başlamak kolay olmayabilir, çok fazla teorik bilgi, okuma öğrenmeniz gerekir.

Sıkıcı ders kitabı. Çünkü bir bilgisayar programlama diline hakim olmak hala zor. Herkes birçok bilgisayar programlama dili olduğunu bilir

Çoğu, örneğin: R, C ++, Python, Java vb.

Üçüncü aşama: büyük veriyle ilgili öğrenme kursları

Temel öğrenmenin ilk iki aşamasından sonra, temelde programlama diline hakim olduk ve sonra büyük veri kısmına geçebiliriz.

Elbette öğrendim. Buradaki editör herkese şunu hatırlatmak istiyor: Konuşmacıların% 82'si huysuz,

Spark ekosistemi, fırtınanın gerçek zamanlı gelişimi, yeni başlayanlar, lütfen gerçek büyük veriyi öğrenmek isteyip istemediğinizi anladığınızdan emin olun!

Dördüncü aşama: projenin asıl aşaması

Pratik eğitim, öğrendiklerimizi daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir ve aynı zamanda ilgili bilgilerin hafızasını güçlendirebilir. Gelecekte pratik uygulama

Daha hızlı başlayabilir ve ilgili bilgilerin kullanımı konusunda deneyim sahibi olabilirsiniz.

Dünyada zor bir şey yok, büyük veriyi ciddiye aldığınız sürece, vakfınız olsun veya olmasın ilgilenenlerden korkuyorum.

İyi öğrenecek.

Yapay zeka ile birleştirilen büyük veri, gerçek veri bilimcilere ulaşabilir.

Makine öğrenimi: Olasılık teorisi, istatistik, yaklaşıklık teorisi, dışbükey analiz, algoritma karmaşıklığı teorisini içeren çok alanlı disiplinler arası bir konudur.

Ve diğer birçok konu. Bilgisayarları akıllı hale getirmenin temel yolu olan yapay zekanın çekirdeğidir ve uygulamaları tüm yapay zekanın üzerindedir.

Çeşitli alanlarda, genellikle tümdengelimden ziyade tümevarım ve sentez kullanır. Makine öğreniminin algoritması temelde sabittir ve öğrenme nispeten

Bu kolay.

Derin öğrenme: Derin öğrenme kavramı, yapay sinir ağlarının araştırılmasından ortaya çıktı ve son yıllarda hızla gelişti. Derin öğrenme uygulamaları alıştırması

Örnekler arasında AlphaGo, yüz tanıma, görüntü algılama vb. Yurtiçi ve yurtdışındaki yetenekler azdır, ancak derin öğrenme nispeten zordur, algoritmalar

Güncelleme de nispeten hızlıdır ve deneyimli bir öğretmenden öğrenmeniz gerekir.

Öğrenmenin en hızlı yolu, endüstri uzmanlarından öğrenmektir Sonuçta, öğretmenin uzun yıllara dayanan tecrübesi vardır, böylece sonucun yarısını elde etmek için sapmalardan kaçınabilir.

Etkinin çarpımı.

2019'da büyük veri öğrenme rotasının yeni yükseltmesi

İlk aşama: Linux teorisi

(1) Linux temelleri; (2) Linux kabuk programlama; (3) Yüksek eşzamanlılık: LVS yük dengeleme; (4) Yüksek düzeyde kullanılabilir ters proxy

İkinci aşama: Hadoop teorisi

(1) hadoop-hdfs teorisi; (2) hadoop-hdfs küme yapısı; (3) hadoop-hdfs 2.x ve api; (4) hadoop-MR teorisi;

(5) hadoop-MR geliştirme analizi; (6) hadoop-MR kaynak kodu analizi; (7) hadoop-MR geliştirme durumu

Üçüncü aşama: Kovan teorisi

(1) Kovan tanıtımı ve kurulumu; (2) Kovan fiili muharebesi

Dördüncü aşama: HBase

(1) HBase'in tanıtımı ve kurulumu; (2) HBase ayarı

Beşinci aşama: redis teorisi

(1) Redis türü; (2) Redis gelişmiş

Altıncı aşama: Hayvan bekçisi teorisi

(1) Hayvan Bekçisine Giriş; (2) Hayvan Bekçisi Kullanımı

Yedinci aşama: Scala sözdizimi

(1) Scala gramerine giriş; (2) Uygulamada Scala grameri

Aşama 8: Kıvılcım Teorisi

(1) Spark'a Giriş; (2) Kıvılcım kodu geliştirme süreci; (3) Kıvılcım kümesi yapımı; (4) Kıvılcım kaynağı zamanlama ilkesi;

(5) Spark görev planlaması; (6) Spark durumu; (7) Spark'taki en önemli iki karıştırma;

(8) Spark yüksek kullanılabilirlik kümesinin oluşturulması; (9) SparkSQL'e Giriş; (10) SparkSQL gerçek savaş;

(11) SparkStreaming'e Giriş; (12) SparkStreaming gerçek savaş

9. Aşama: Makine Öğrenmesine Giriş

(1) Doğrusal regresyonun ayrıntılı açıklaması; (2) Lojistik regresyon sınıflandırma algoritması; (3) Kmeans kümeleme algoritması; (4) KNN sınıflandırma algoritması; (5) Karar ağacı rastgele orman algoritması

Onuncu aşama: Elasticsearch teorisi

(1) Elasticsearch arama prensibi; (2) Elasticsearch gerçek savaşı

On birinci aşama: Fırtına teorisi

(1) Fırtına tanıtımı ve gerçek kod savaşı; (2) Fırtına sözde dağıtılmış yapı ve görev dağıtımı; (3) Fırtına mimarisi ayrıntılı açıklaması ve DRCP ilkesi;

(4) Sanallaştırma teorisi kvm sanallaştırma; (5) docker

1, _Önerme sistemi teorisi ve gerçek savaş projesi Bölüm2

2. Öneri sistemi teorisi ve gerçek savaş projesi Bölüm1

3. Gerçek zamanlı işlem izleme sistemi projesi (aşağıda)

4. Gerçek zamanlı işlem izleme sistemi projesi (açık)

5. Kullanıcı davranış analizi sistemi projesi 1

6. Kullanıcı davranış analizi sistemi projesi 2

7, HIVE büyük veri toplu işlemenin ayrıntılı açıklaması

8, ES açık sınıf part1

9, spark_streaming_

10. Veri ambarı yapısının ayrıntılı açıklaması

11. Büyük veri görev planlaması

12. Bir akış veri entegrasyon ürünü olan Kafka

13, Kıvılcım

14. Büyük kütük toplama aracı: Flume

15. Impala'ya Giriş

16. Hive'a Giriş

17, MapReduce'a Giriş

18 Büyük veri yüksek hızlı erişim veritabanı HBase

19, Hadoop yöneticisi iplik prensibi hakkında konuşun

20 ,, ElasticSearch Part2, dağıtılmış bir tam metin arama motoru

Büyük veri geliştirme ve yüksek maaşlar için eksiksiz bir gerekli kaynak seti [ücretsiz erişim]

Oracle'ın kıdemli teknik direktörü, büyük verilerin geliştirilmesine tam olarak yardımcı olmak için uzun yıllar boyunca eksiksiz bir müfredat sistemi [büyük veri ve yapay zeka geliştirme için görülmesi gereken bir] oluşturdu Sıfır temel + giriş + iyileştirme + proje = yüksek maaş !