人工智能大数据培训(新入学研究生想学大数据与人工智能方向)
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2023-11-20
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1. 人工智能大数据培训,新入学研究生想学大数据与人工智能方向?
要从事大数据与人工智能的学习与研究,首先要对大数据、人工智能的基本概念、研究范畴有一个概要性的认识。然后明确自己的学习目标,制订为实现这个目标的学习路线,按照既定路线有计划地进行学习。下面将围绕这几个方面进行介绍。
一、大数据的基本概念
数据是事实或观察的结果,不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。
大数据具有5V特点,即:Volume(数据量非常大)、Velocity(产生数据的速度非常高)、Variety(数据形式多样)、Value(数据价值密度低)、Veracity(数据具有真实性)。
大数据的起始计量单位至少是PB(1000多个TB)、EB(100多万个TB)或ZB(10亿多个TB)。数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,种类繁杂。
由于大数据的量非常大,具有结构化、半结构化、非结构化特征,无论从储存、计算等方面,传统的方法已难以处理。这就需要发展专门用于大数据处理的技术、系统、方法。
二、人工智能的基本概念
人工智能是对以人类为主的自然智能的功能、结构的模拟和延伸。要了解机器学习和人工智能,首先应知道什么是自然智能。
自然智能主要指人类智能,也包括一些生物的群体智能。对于人类智能,普遍认为应包括以下几种能力。
1. 通过眼睛、耳朵、鼻子、身体表面的末梢神经来感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力;
2. 通过学习取得经验、积累知识的能力;
3. 运用知识和经验分析问题并解决问题的能力;
4. 推理、判断、决策的能力;
5. 行为能力。
此外,人类智能还包括:运用语言进行抽象、概括的能力;发现、发明、创造、创新的能力;实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力;预测、洞察事物发展变化的能力,等等。
除了人类个体智能以外,人类个体间的协作还体现出群体智能。主要表现在不同个体间如何进行分工与协作、信息沟通与交换等能力。
一些生物也能够通过大量个体间的相互协作,表现出一定的群体智能,如蚂蚁觅食、鱼类觅食、蜜蜂采蜜等,都表现出惊人的群体智能。
智能行为具有试探性、不精确、甚至允许出现错误等特点,关于人类智能的研究,人们的观点具有不统一性,关于人类智能如何由物质产生,科学家还没有彻底研究清楚。
人工智能是使用机器模仿、延伸和扩展人的智能,根据人类智能的表现,则人工智能相应地要研究如何赋予机器感知、思维、学习、行为等能力。
机器感知,是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。人们对机器感知的研究已在人工智能中形成了一些专门的研究领域,如计算机视觉、模式识别、自然语言理解等。
机器思维是让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维型加工。为了实现机器的思维功能,需要在知识的表示、组织及推理方法,各种启发式搜索及控制策略,神经网络、思维机理等方面进行深入研究。
机器学习是让计算机能够像人那样自动地获取新知识,并在实践中不断地完善自我和增强能力。机器学习是机器具有智能的重要标志,也是人工智能研究的核心问题之一。目前人们已经研究出了不少机器学习方法,如记忆学习、归纳学习、解释学习、发现学习、神经学习、遗传学习等。
机器行为是让计算机能够具有像人那样的行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写、画等。机器行为可看成智能系统的输出,如智能控制、智能制造、智能调度、智能机器人等。
有了以上对大数据和人工智能的基本理解,就可以明确目标,制订科学的学习路线。
三、大数据的建议学习路线
1. Java语言,以java语言为基础掌握面向对象编程思想;
2. 数据结构与算法;
3. 数据库原理与MYSQL数据库;
4. LINUX操作系统,掌握LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等,掌握SHELL脚本编程;
5. Hadoop,包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce;
6. 分布式数据库技术HBASE;
7. 数据仓库HIVE;
8. Python语言;
9. Spark高级编程技术;
10. 真实大数据项目实战。
四、人工智能的建议学习路线
人工智能涉及多学科交叉,研究和应用范畴非常广泛。大致来讲,人工智能的研究内容可以粗略地分为知识表示、搜索技术、自动推理、机器学习、专家系统、分布式人工智能、机器人学、自然语言处理等。
鉴于你要学习大数据和人工智能,应该把机器学习作为人工智能的一个主要学习内容。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习,以及其他算法。典型的机器学习方法有:回归分析、分类(决策树、支持向量机、神经网络)、聚类(K-means)、降维、特征抽取等。
建议使用Pythony语言和scikit-learn机器学习库进行机器学习的学习和练习。
Python可使用 Anaconda版本,它涵盖了NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image等许多常用的模块,不需要用户自己逐个安装,非常适合初学者。
scikit-learn提供一系列有监督和无监督的学习算法,提供数据预处理、回归、分类、聚类、降维、模型选择等功能。它提供大量的API,涵盖聚类、交叉验证、数据集、降维、集成学习、特征选择、特征抽取、参数调优、监督学习、流形学习,几乎涵盖了机器学习的每个领域。用户可以很方便的使用。
在熟悉了这些机器学习方法后,建议你再掌握一个深度学习框架。TensorFlow是Google推出的一款开源人工智能学习系统,是一个基于数据流编程的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页,并支持GPU和TPU高性能数值计算。
此外Facebook人工智能研究院(FAIR)提出的PyTorch也是一个开源的Python机器学习库,它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy)。2、包含自动求导系统的的深度神经网络。
至于选择使用哪个深度学习框架,由你自己决定。
掌握了大数据技术、机器学习、深度学习等知识和实践技能,你的个人价值将会得到极大提升,就业前景将非常广阔。希望我的回答能够帮助你。
![人工智能大数据培训(新入学研究生想学大数据与人工智能方向)](/static/artimg/20231111/654f11e0140e4.jpg)
2. 大数据发展局是做什么的?
大数据发展局是近年来各地适应网络、数据发展新常态组建的新单位。是将经信委承担的大数据资源管理、大数据应用和产业发展、信息化等职责,整合省信息中心职责组建大数据发展局。
3. 大数据专业相较于其他专业发表论文的难度是容易还是困难?
发表论文的难易程度取决于多方面因素,其中研究方向的成熟度、自身的知识基础、研发环境、课题支撑等因素往往对于论文的撰写和发表具有比较直接的影响。
通常情况下,技术体系的成熟度越高则发表论文的难度也就越大,因为“创新”是论文的基本要求。对于大学生来说,如果选择技术体系已经成熟的方向,那么由于学校环境下往往缺乏行业落地的场景,所以在论文选题(方向)上往往具有一定的局限性。
大数据技术体系目前已经趋于成熟,所以从技术体系上寻求创新和突破还是具有一定难度的,但是由于目前大数据相关技术尚处在落地应用的初期,所以有大量与行业落地相结合的“创新点”,作为大数据专业的学生来说,目前发表大数据方向的论文还是相对比较容易的。
大数据涉及到的技术环节比较多,其中大数据分析作为数据价值化的重要手段可以作为论文的出发点,由于大数据分析与机器学习有紧密的联系(两种主要数据分析方式之一),所以大数据与机器学习相结合也是一个不错的选择,而且由于机器学习领域的创新点也比较多,所以这个方向往往会更容易做出创新成果。
大数据方向论文的撰写往往需要有一定的研究资源支撑,这些资源涉及到数据资源、算力资源、课题资源、行业资源等等,所以如果资源支撑越强大则越容易做出创新成果,那么发表相关论文也就会更容易。
最后,目前从大数据相关方向的论文发表情况来看,算法是非常重要的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
4. 大专生转行学习Java大数据?
谢谢邀请
本人从事大数据以及相关行业,身边好多人都是培训出来的,学历从大专,本科,硕士不等,甚至前几年还遇到过中专学历的!说说我的想法,仅供参考。
首先大数据这几年特别热门,同时也带来了很多的就业。大数据的价值也越来越明显,尤其是人工智能的发展和即将到来5G,都离不开大数据这个基础!所以选择学习大数据对未来的发展还是挺不错的。但同时也要清楚一些问题!
第一,确定方向:大数据是一个大概念,必须知道他都有那些部分,自己将来就业要选择那个方向。笼统的说大数据分为大数据开发,大数据分析和数据可视化这三个方向。大数据开发就是我们通常说的hadoop,spark等一系列的生态圈,学习这个就要先学习JAVA。还有就是数据分析,这个不需要学习JAVA但必须学习另外一种语言Python或者R,还需要会Excel和BI工具。最后就是数据可视化,这个是基于前端的,所以要学习前端的一些知识,然后用echart,hchart等来实现可视化界面!所以还要区分。
第二,是要培训还是自学,培训花费大但是有学习环境和氛围并且有人指导,没有基础的还是建议培训。如果自学必须有很强的自制力很容易半途而废!对你本人来说学历受限制,要是专业知识再不好,很难就业的!
第三,这几年互联行业就业不太乐观,各大公司都在裁员,所以再找工作的过程中可能会受到挫折,但如果学的好,很多公司还是愿意用的!总得来说大专生学习大数据是完全没问题的
最后,建议在工作之余自考一个本科,无论对工作还是未来的发展都是很不错的选择。如果有什么不同的想法欢迎回复评论,共同探讨
5. 学大数据需要有基础吗?
您好,本人最近正好在学习大数据方面的知识,就这个问题以自身的切身经验来回答,我的答案是需要,并且需要的基础还不少。
个人情况本人是本科理工类专业毕业,毕业5年,现从软件开发工作,主写c++/c#。今年在公司组织下学习大数据人工智能方面的知识,学习这方面知识还算是有一点基础吧,但是我依然感到十分的吃力。下面就来细说一下。
知识分布首先看一下,大数据人工智能都涉及哪些方面的知识,这里通过一张图来展示。主要包括四个大方面的知识,第一是数据获取(传感器、文件解析、数据库),第二是数据分析(搜索、模拟、清洗、数理分析等),第三是AI模型建立、训练,第四是呈现,代码包装。
数据知识既然是学习大数据,那么数据获取、数据处理是必不可少的。比如,你要做图像识别,那么如果你连图像在计算机中是如何存储,如何卷积的都不知道,又或者你不会连接数据库读取数据,有或者你连csv文件都不会用代码打开,那么也不是说你就不能学习大数据了,而是你需要比别人花多十倍的时间。
数学知识数学知识也是必须的,大数据的归类、清洗、降噪都是需要运用到数理逻辑的,比如线性代数、概率统计之类的知识。这里也给大家贴一张图,大家感受一下:
代码基础代码在这里面扮演的知识一个工具,所谓磨刀不误砍柴工,你要是会用工具那么你的效率就很高。不然你处理数据用人工的话估计会累到吐血,像numpy、pandas等十分好用的数据处理框架以及现在的AI模型基本都有成熟的架构,直接用keras或者tensorflow直接调用就好了。那么代码编写的能力你是肯定需要具备的,需要用代码的方式将数理计算的过程实现出来。
6. 如何学习人工智能?
人工智能是通过学习人类的数据,从中找出规律,然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的,可以先从机器学习的算法入手,这些算法有趣且不难理解,是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如:
非监督式学习中的K-Means算法,DBSCAN,t-SNE等等,主要不是用来预测,而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有:
回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法,常见的种类有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条,以及本地散点平滑估计。决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,通常用来解决分类的问题。常见种类有:分类及回归树,随机森林,多元自适应回归样条,以及梯度推进机。(虽然名字长但是内容不难理解)深度学习算法在近期赢得了很多关注,特别是百度也开始发力深度学习后,更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:卷积网络,堆栈式自动编码器。(同样是名字长但是内容不难理解)了解过一些算法后,就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了!这时需要学习一下编程语言Python,具体的指令非常简单,几乎一行代码就能训练好预测模型,然后做出自己的预测结果了!具体资源有很多教机器学习的书籍和视频,B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下,也可以去Kaggle这个网站,有很多有趣的项目,网站提供数据,自己做模型做预测然后提交,比照精确度,满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码,可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是:预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来,生存率跟他们在船上的位置,性别,收入,家庭人数等等都有关系。
7. 可以去培训机构学习大数据吗?
先说答案:可以。
培训机构可以选择,他们能在短时间内教你很多的东西,但也要能吃苦,要拿出高考的精神,快速的吸收学到的知识,把它们转化成自己的东西。
好找工作吗?
今年都不好找,但专业技术人员还不错,相对算是很好找的。
今年是见证历史的一年,大家都很难,考公的人比往年更多了,有些岗位都达到了1200多比1的录取率。这是大环境的问题,在这样的形势下,企业也都在压缩自己的开支,不求扩张,只求生存就好。想做的项目砍掉了,人员解散了,不挣钱的需要长期投资回款慢的项目暂时不考虑了。那些被优化的部门里的人怎么办?自然也就是被动失业了。
但其实隔三差五的就会有人说当年是最差的一年,大环境再不好,只要确定了自己想做的事,想要从业的方向,心里头也就不会特别慌乱了。
都说是顺境的时候积极进取,逆境的时候蛰伏充电,等待机会。等机会真的来到的时候,能够一鸣惊人的,当然是那些有准备的人了。
想学大数据,有目标,这就很好,说明你是有想法的人,或者是被父母家人劝说也好,或者是你自己的想法也好。总之你有目标,有想法,不是干等着混日子的人,这点特别好,我喜欢有自制力的人。做成事往往是一点一点做出来的,远行也是一步一步走出来的。我看好你。
毕竟,千里之行始于足下。
除此之外,你的眼光不错,大数据行业是一个很热门的有发展的行业。
但前提是,这是一个技术岗位,是属于那种编程敲代码的程序员,首先你得明确,你适合做程序员吗?
如果想做技术岗位,你就得是能坐得住板凳的人,但是到底适不适合,我建议你还是先找一本Java的书看一看,配置一下环境,跟着例题敲一敲代码,就从Hello World开始吧,这是所有程序员对世界的第一声招呼。如果觉得这个过程不烦,甚至还很愉快,那你便是天生的程序员,编程很适合你。
至于选择培训机构,我觉得培训机构还是有用的,能在短时间内教给你很多东西。但就是,你要吃很多苦,要像高考那样努力去学习,这样才能有效果。
学习大数据起码得半年起吧,优点机构说3个月,简直太扯淡了,Java基础都学不完吧。
Java是大数据的基础,一开始是先学Java的,之后学Linux,再学Hadoop,中间穿插各种项目。难度么,因人而异,也不是说0基础的就不行。很多计算机专业的人毕业了都不搞计算机了,合不合适得自己试试才知道。
下面我给你贴一下大数据的学习线路图,你了解一下,如果还有问题,可以来问我。
哦对了,选择机构还有一个很重要的地方要注意,就是得找一个有集群服务器的专业机构才好。
有些机构是使用普通电脑的虚拟机来跑的,根本带不动。数据量太小了,他们不是大数据,是小数据。
其他的还有什么问题,就来问我吧。其他人也可以。我都会认真看的。
也不需要太担心,人生很长,短暂的蛰伏,可能正是爆发的前兆。人生漫漫,总要细细体味才好。
多年以后回过头再看过去的经历,反而可能会发现一丝丝努力的甘甜。
以上,希望能帮到你。
下面是大数据的学习路线。
至于学习资料么,你可以翻看我之前发过的文章和资料包里面找一找。
以上,希望能帮到你。祝你能如愿以偿,找到适合自己的靠谱的培训机构。也祝你学有所成,加入大数据的行列。
如果找不到,可以回复111。
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1. 人工智能大数据培训,新入学研究生想学大数据与人工智能方向?
要从事大数据与人工智能的学习与研究,首先要对大数据、人工智能的基本概念、研究范畴有一个概要性的认识。然后明确自己的学习目标,制订为实现这个目标的学习路线,按照既定路线有计划地进行学习。下面将围绕这几个方面进行介绍。
一、大数据的基本概念
数据是事实或观察的结果,不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。
大数据具有5V特点,即:Volume(数据量非常大)、Velocity(产生数据的速度非常高)、Variety(数据形式多样)、Value(数据价值密度低)、Veracity(数据具有真实性)。
大数据的起始计量单位至少是PB(1000多个TB)、EB(100多万个TB)或ZB(10亿多个TB)。数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,种类繁杂。
由于大数据的量非常大,具有结构化、半结构化、非结构化特征,无论从储存、计算等方面,传统的方法已难以处理。这就需要发展专门用于大数据处理的技术、系统、方法。
二、人工智能的基本概念
人工智能是对以人类为主的自然智能的功能、结构的模拟和延伸。要了解机器学习和人工智能,首先应知道什么是自然智能。
自然智能主要指人类智能,也包括一些生物的群体智能。对于人类智能,普遍认为应包括以下几种能力。
1. 通过眼睛、耳朵、鼻子、身体表面的末梢神经来感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力;
2. 通过学习取得经验、积累知识的能力;
3. 运用知识和经验分析问题并解决问题的能力;
4. 推理、判断、决策的能力;
5. 行为能力。
此外,人类智能还包括:运用语言进行抽象、概括的能力;发现、发明、创造、创新的能力;实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力;预测、洞察事物发展变化的能力,等等。
除了人类个体智能以外,人类个体间的协作还体现出群体智能。主要表现在不同个体间如何进行分工与协作、信息沟通与交换等能力。
一些生物也能够通过大量个体间的相互协作,表现出一定的群体智能,如蚂蚁觅食、鱼类觅食、蜜蜂采蜜等,都表现出惊人的群体智能。
智能行为具有试探性、不精确、甚至允许出现错误等特点,关于人类智能的研究,人们的观点具有不统一性,关于人类智能如何由物质产生,科学家还没有彻底研究清楚。
人工智能是使用机器模仿、延伸和扩展人的智能,根据人类智能的表现,则人工智能相应地要研究如何赋予机器感知、思维、学习、行为等能力。
机器感知,是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。人们对机器感知的研究已在人工智能中形成了一些专门的研究领域,如计算机视觉、模式识别、自然语言理解等。
机器思维是让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维型加工。为了实现机器的思维功能,需要在知识的表示、组织及推理方法,各种启发式搜索及控制策略,神经网络、思维机理等方面进行深入研究。
机器学习是让计算机能够像人那样自动地获取新知识,并在实践中不断地完善自我和增强能力。机器学习是机器具有智能的重要标志,也是人工智能研究的核心问题之一。目前人们已经研究出了不少机器学习方法,如记忆学习、归纳学习、解释学习、发现学习、神经学习、遗传学习等。
机器行为是让计算机能够具有像人那样的行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写、画等。机器行为可看成智能系统的输出,如智能控制、智能制造、智能调度、智能机器人等。
有了以上对大数据和人工智能的基本理解,就可以明确目标,制订科学的学习路线。
三、大数据的建议学习路线
1. Java语言,以java语言为基础掌握面向对象编程思想;
2. 数据结构与算法;
3. 数据库原理与MYSQL数据库;
4. LINUX操作系统,掌握LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等,掌握SHELL脚本编程;
5. Hadoop,包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce;
6. 分布式数据库技术HBASE;
7. 数据仓库HIVE;
8. Python语言;
9. Spark高级编程技术;
10. 真实大数据项目实战。
四、人工智能的建议学习路线
人工智能涉及多学科交叉,研究和应用范畴非常广泛。大致来讲,人工智能的研究内容可以粗略地分为知识表示、搜索技术、自动推理、机器学习、专家系统、分布式人工智能、机器人学、自然语言处理等。
鉴于你要学习大数据和人工智能,应该把机器学习作为人工智能的一个主要学习内容。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习,以及其他算法。典型的机器学习方法有:回归分析、分类(决策树、支持向量机、神经网络)、聚类(K-means)、降维、特征抽取等。
建议使用Pythony语言和scikit-learn机器学习库进行机器学习的学习和练习。
Python可使用 Anaconda版本,它涵盖了NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image等许多常用的模块,不需要用户自己逐个安装,非常适合初学者。
scikit-learn提供一系列有监督和无监督的学习算法,提供数据预处理、回归、分类、聚类、降维、模型选择等功能。它提供大量的API,涵盖聚类、交叉验证、数据集、降维、集成学习、特征选择、特征抽取、参数调优、监督学习、流形学习,几乎涵盖了机器学习的每个领域。用户可以很方便的使用。
在熟悉了这些机器学习方法后,建议你再掌握一个深度学习框架。TensorFlow是Google推出的一款开源人工智能学习系统,是一个基于数据流编程的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页,并支持GPU和TPU高性能数值计算。
此外Facebook人工智能研究院(FAIR)提出的PyTorch也是一个开源的Python机器学习库,它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy)。2、包含自动求导系统的的深度神经网络。
至于选择使用哪个深度学习框架,由你自己决定。
掌握了大数据技术、机器学习、深度学习等知识和实践技能,你的个人价值将会得到极大提升,就业前景将非常广阔。希望我的回答能够帮助你。
2. 大数据发展局是做什么的?
大数据发展局是近年来各地适应网络、数据发展新常态组建的新单位。是将经信委承担的大数据资源管理、大数据应用和产业发展、信息化等职责,整合省信息中心职责组建大数据发展局。
3. 大数据专业相较于其他专业发表论文的难度是容易还是困难?
发表论文的难易程度取决于多方面因素,其中研究方向的成熟度、自身的知识基础、研发环境、课题支撑等因素往往对于论文的撰写和发表具有比较直接的影响。
通常情况下,技术体系的成熟度越高则发表论文的难度也就越大,因为“创新”是论文的基本要求。对于大学生来说,如果选择技术体系已经成熟的方向,那么由于学校环境下往往缺乏行业落地的场景,所以在论文选题(方向)上往往具有一定的局限性。
大数据技术体系目前已经趋于成熟,所以从技术体系上寻求创新和突破还是具有一定难度的,但是由于目前大数据相关技术尚处在落地应用的初期,所以有大量与行业落地相结合的“创新点”,作为大数据专业的学生来说,目前发表大数据方向的论文还是相对比较容易的。
大数据涉及到的技术环节比较多,其中大数据分析作为数据价值化的重要手段可以作为论文的出发点,由于大数据分析与机器学习有紧密的联系(两种主要数据分析方式之一),所以大数据与机器学习相结合也是一个不错的选择,而且由于机器学习领域的创新点也比较多,所以这个方向往往会更容易做出创新成果。
大数据方向论文的撰写往往需要有一定的研究资源支撑,这些资源涉及到数据资源、算力资源、课题资源、行业资源等等,所以如果资源支撑越强大则越容易做出创新成果,那么发表相关论文也就会更容易。
最后,目前从大数据相关方向的论文发表情况来看,算法是非常重要的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
4. 大专生转行学习Java大数据?
谢谢邀请
本人从事大数据以及相关行业,身边好多人都是培训出来的,学历从大专,本科,硕士不等,甚至前几年还遇到过中专学历的!说说我的想法,仅供参考。
首先大数据这几年特别热门,同时也带来了很多的就业。大数据的价值也越来越明显,尤其是人工智能的发展和即将到来5G,都离不开大数据这个基础!所以选择学习大数据对未来的发展还是挺不错的。但同时也要清楚一些问题!
第一,确定方向:大数据是一个大概念,必须知道他都有那些部分,自己将来就业要选择那个方向。笼统的说大数据分为大数据开发,大数据分析和数据可视化这三个方向。大数据开发就是我们通常说的hadoop,spark等一系列的生态圈,学习这个就要先学习JAVA。还有就是数据分析,这个不需要学习JAVA但必须学习另外一种语言Python或者R,还需要会Excel和BI工具。最后就是数据可视化,这个是基于前端的,所以要学习前端的一些知识,然后用echart,hchart等来实现可视化界面!所以还要区分。
第二,是要培训还是自学,培训花费大但是有学习环境和氛围并且有人指导,没有基础的还是建议培训。如果自学必须有很强的自制力很容易半途而废!对你本人来说学历受限制,要是专业知识再不好,很难就业的!
第三,这几年互联行业就业不太乐观,各大公司都在裁员,所以再找工作的过程中可能会受到挫折,但如果学的好,很多公司还是愿意用的!总得来说大专生学习大数据是完全没问题的
最后,建议在工作之余自考一个本科,无论对工作还是未来的发展都是很不错的选择。如果有什么不同的想法欢迎回复评论,共同探讨
5. 学大数据需要有基础吗?
您好,本人最近正好在学习大数据方面的知识,就这个问题以自身的切身经验来回答,我的答案是需要,并且需要的基础还不少。
个人情况本人是本科理工类专业毕业,毕业5年,现从软件开发工作,主写c++/c#。今年在公司组织下学习大数据人工智能方面的知识,学习这方面知识还算是有一点基础吧,但是我依然感到十分的吃力。下面就来细说一下。
知识分布首先看一下,大数据人工智能都涉及哪些方面的知识,这里通过一张图来展示。主要包括四个大方面的知识,第一是数据获取(传感器、文件解析、数据库),第二是数据分析(搜索、模拟、清洗、数理分析等),第三是AI模型建立、训练,第四是呈现,代码包装。
数据知识既然是学习大数据,那么数据获取、数据处理是必不可少的。比如,你要做图像识别,那么如果你连图像在计算机中是如何存储,如何卷积的都不知道,又或者你不会连接数据库读取数据,有或者你连csv文件都不会用代码打开,那么也不是说你就不能学习大数据了,而是你需要比别人花多十倍的时间。
数学知识数学知识也是必须的,大数据的归类、清洗、降噪都是需要运用到数理逻辑的,比如线性代数、概率统计之类的知识。这里也给大家贴一张图,大家感受一下:
代码基础代码在这里面扮演的知识一个工具,所谓磨刀不误砍柴工,你要是会用工具那么你的效率就很高。不然你处理数据用人工的话估计会累到吐血,像numpy、pandas等十分好用的数据处理框架以及现在的AI模型基本都有成熟的架构,直接用keras或者tensorflow直接调用就好了。那么代码编写的能力你是肯定需要具备的,需要用代码的方式将数理计算的过程实现出来。
6. 如何学习人工智能?
人工智能是通过学习人类的数据,从中找出规律,然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的,可以先从机器学习的算法入手,这些算法有趣且不难理解,是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如:
非监督式学习中的K-Means算法,DBSCAN,t-SNE等等,主要不是用来预测,而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有:
回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法,常见的种类有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条,以及本地散点平滑估计。决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,通常用来解决分类的问题。常见种类有:分类及回归树,随机森林,多元自适应回归样条,以及梯度推进机。(虽然名字长但是内容不难理解)深度学习算法在近期赢得了很多关注,特别是百度也开始发力深度学习后,更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:卷积网络,堆栈式自动编码器。(同样是名字长但是内容不难理解)了解过一些算法后,就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了!这时需要学习一下编程语言Python,具体的指令非常简单,几乎一行代码就能训练好预测模型,然后做出自己的预测结果了!具体资源有很多教机器学习的书籍和视频,B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下,也可以去Kaggle这个网站,有很多有趣的项目,网站提供数据,自己做模型做预测然后提交,比照精确度,满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码,可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是:预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来,生存率跟他们在船上的位置,性别,收入,家庭人数等等都有关系。
7. 可以去培训机构学习大数据吗?
先说答案:可以。
培训机构可以选择,他们能在短时间内教你很多的东西,但也要能吃苦,要拿出高考的精神,快速的吸收学到的知识,把它们转化成自己的东西。
好找工作吗?
今年都不好找,但专业技术人员还不错,相对算是很好找的。
今年是见证历史的一年,大家都很难,考公的人比往年更多了,有些岗位都达到了1200多比1的录取率。这是大环境的问题,在这样的形势下,企业也都在压缩自己的开支,不求扩张,只求生存就好。想做的项目砍掉了,人员解散了,不挣钱的需要长期投资回款慢的项目暂时不考虑了。那些被优化的部门里的人怎么办?自然也就是被动失业了。
但其实隔三差五的就会有人说当年是最差的一年,大环境再不好,只要确定了自己想做的事,想要从业的方向,心里头也就不会特别慌乱了。
都说是顺境的时候积极进取,逆境的时候蛰伏充电,等待机会。等机会真的来到的时候,能够一鸣惊人的,当然是那些有准备的人了。
想学大数据,有目标,这就很好,说明你是有想法的人,或者是被父母家人劝说也好,或者是你自己的想法也好。总之你有目标,有想法,不是干等着混日子的人,这点特别好,我喜欢有自制力的人。做成事往往是一点一点做出来的,远行也是一步一步走出来的。我看好你。
毕竟,千里之行始于足下。
除此之外,你的眼光不错,大数据行业是一个很热门的有发展的行业。
但前提是,这是一个技术岗位,是属于那种编程敲代码的程序员,首先你得明确,你适合做程序员吗?
如果想做技术岗位,你就得是能坐得住板凳的人,但是到底适不适合,我建议你还是先找一本Java的书看一看,配置一下环境,跟着例题敲一敲代码,就从Hello World开始吧,这是所有程序员对世界的第一声招呼。如果觉得这个过程不烦,甚至还很愉快,那你便是天生的程序员,编程很适合你。
至于选择培训机构,我觉得培训机构还是有用的,能在短时间内教给你很多东西。但就是,你要吃很多苦,要像高考那样努力去学习,这样才能有效果。
学习大数据起码得半年起吧,优点机构说3个月,简直太扯淡了,Java基础都学不完吧。
Java是大数据的基础,一开始是先学Java的,之后学Linux,再学Hadoop,中间穿插各种项目。难度么,因人而异,也不是说0基础的就不行。很多计算机专业的人毕业了都不搞计算机了,合不合适得自己试试才知道。
下面我给你贴一下大数据的学习线路图,你了解一下,如果还有问题,可以来问我。
哦对了,选择机构还有一个很重要的地方要注意,就是得找一个有集群服务器的专业机构才好。
有些机构是使用普通电脑的虚拟机来跑的,根本带不动。数据量太小了,他们不是大数据,是小数据。
其他的还有什么问题,就来问我吧。其他人也可以。我都会认真看的。
也不需要太担心,人生很长,短暂的蛰伏,可能正是爆发的前兆。人生漫漫,总要细细体味才好。
多年以后回过头再看过去的经历,反而可能会发现一丝丝努力的甘甜。
以上,希望能帮到你。
下面是大数据的学习路线。
至于学习资料么,你可以翻看我之前发过的文章和资料包里面找一找。
以上,希望能帮到你。祝你能如愿以偿,找到适合自己的靠谱的培训机构。也祝你学有所成,加入大数据的行列。
如果找不到,可以回复111。
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