深度學(xué)習是當前很火熱的研究方向，很多人都想躍躍欲試，這也包括我自己?，F在就自己的點(diǎn)滴只是分享給大家，希望大家一塊共同學(xué)習。以下是小編為你整理的該怎么學(xué)習大數據 ?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是最早提出來(lái)的，每一個(gè)新興的事物提出來(lái)，都會(huì )有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因為他在眾多機器領(lǐng)域有著(zhù)突出的貢獻。 ?
在此基礎上，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的強烈發(fā)展，有關(guān)研究人員提出了基于深度學(xué)習算法的研究，這更有益于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基礎上的補充，使得后期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展出現了高峰期。
深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)路應用于圖像分類(lèi)提取處理中，效果是相當好的，可以依據圖像特征分類(lèi)，局部突出特征的特點(diǎn)，提取反差較大的模塊作為對比，進(jìn)行深度記憶，最終得到想要的結果。 ?
然而深度學(xué)習算法對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)研究起來(lái)相當困難，但是觀(guān)點(diǎn)點(diǎn)也就那么幾個(gè)，只要掌握了其中的道理，學(xué)起來(lái)是會(huì )入迷的，就如同這個(gè)深度學(xué)習的字面含義一樣，不斷的學(xué)習，逐步遞進(jìn)。 ?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )包括三個(gè)方面：輸入層，輸出層和隱含層。 ?
人臉識別是當前很火熱的新興事物，當然要實(shí)現這個(gè)功能，有很多種途徑，其中利用深度學(xué)習進(jìn)行分類(lèi)處理，利用類(lèi)內變化，消除局部原因，放開(kāi)任何一個(gè)突出性的原因去研究。 ?
在當前研究過(guò)程中，深度學(xué)習需要依托于大數據，在大數據的海量數據庫信息中，深度置信網(wǎng)絡(luò )將會(huì )給深度學(xué)習帶來(lái)巨大的沖擊和變化。 ?
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什么是數據分析 ?
“數據分析”是一個(gè)含義頗為寬泛的概念，并且，在這個(gè)數據化的時(shí)代，這個(gè)概念幾乎是無(wú)處不在的。為了保證內容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數據分析，主要是圍繞互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品展開(kāi)的。從數據采集前的規劃，到采集過(guò)程(交互邏輯設計等)，到回收數據的整理(機器層面和人工層面)，與業(yè)務(wù)相聯(lián)系的數據匯總，到后期的報告呈現(項目成果呈現)，都有“數據分析”涉及。對單一產(chǎn)品來(lái)講，數據分析(非挖掘)的集中體現，往往在運營(yíng)層面。 ?
一方面是日常數據的跟蹤，另一方面是重大活動(dòng)、市場(chǎng)策略、新版本上市時(shí)的數據監測。產(chǎn)品經(jīng)理也可以依據產(chǎn)品日常數據進(jìn)行用戶(hù)需求分析。從典型性上看，電商和網(wǎng)絡(luò )游戲是這個(gè)框架下比較成熟的兩類(lèi)數據鏈條。對于商業(yè)咨詢(xún)/研究來(lái)講，數據分析為觀(guān)點(diǎn)服務(wù)，這里的數據分析，選樣、分析過(guò)程、呈現都是依附于特定商業(yè)目標和商業(yè)邏輯的，沒(méi)有太多的共性。重要的是要知道如何獲取高質(zhì)量的數據，以及熟練使用業(yè)界通用的分析方法。 ?
此外，在一些商業(yè)提案、演講、培訓中也會(huì )用到數據分析，這里的數據分析更是為了主題服務(wù)，一方面需要描述市場(chǎng)規模、時(shí)間變化趨勢等的宏觀(guān)數據，另一方面需要具體的案例數據，講述提案所涉及的方法在哪些指標上使客戶(hù)/用戶(hù)得到提升。綜上，數據分析可能出現在產(chǎn)業(yè)鏈條的任何一個(gè)位置，產(chǎn)品、運營(yíng)、市場(chǎng)，甚至銷(xiāo)售、商務(wù)、人力，等等等等，當然職位可能就叫數據分析，但理解這個(gè)職位在哪一個(gè)業(yè)務(wù)板塊，會(huì )更利于數據分析的進(jìn)行。 ?
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工作區學(xué)習 ?
在移動(dòng)學(xué)習平臺可以專(zhuān)門(mén)開(kāi)辟一個(gè)工作區，將任務(wù)分配、任務(wù)跟蹤、工作日程、工作文檔、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用這個(gè)區域進(jìn)行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個(gè)平臺進(jìn)行入職培訓。這就類(lèi)似于一個(gè)工作社群，具備交互輔導、群組討論等功能。有利于*內部協(xié)同，尤其適用于基于項目的跨*虛擬性組織的工作。
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移動(dòng)學(xué)習還能夠與e-leaning、線(xiàn)下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學(xué)習模式。幕課課程系統完整，但是時(shí)間長(cháng)，且受制于PC端;移動(dòng)學(xué)習易于學(xué)習、方便廉價(jià)，但是碎片化不完整。幕課可以改造成微課作為導入課程，深入學(xué)習在PC端進(jìn)行。在領(lǐng)導力發(fā)展項目中，訓前可以通過(guò)移動(dòng)學(xué)習掌握基礎知識，訓中可以采用行動(dòng)學(xué)習在問(wèn)題解決中相互學(xué)習，訓后可以在移動(dòng)學(xué)習平臺進(jìn)行跟蹤，形成社群化交流互動(dòng)，幫助學(xué)習的轉化與績(jì)效的達成。 ?
公司培訓*可以依靠移動(dòng)學(xué)習平臺積累學(xué)習數據，優(yōu)化培訓管理。如學(xué)員的學(xué)習習慣、培訓檔案，講師的授課檔案，所有的培訓大數據全部都有。而且可以基于個(gè)性化推送，無(wú)論是學(xué)員還是講師，所有的用戶(hù)都能看到自己的。比如這個(gè)崗位必修的線(xiàn)上線(xiàn)下課程是什么，學(xué)習了多少課時(shí)，作為講師講了多少課時(shí)，現在通過(guò)這個(gè)平臺，不僅是線(xiàn)上的數據，線(xiàn)下的數據一樣可以統計。大數據可以指導優(yōu)化企業(yè)學(xué)習。例如，培訓*可以跟蹤學(xué)員的學(xué)習興趣，開(kāi)發(fā)*與務(wù)實(shí)的培訓課程。 ?
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大數據系統應包含的功能模塊 ?
大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理(例如，清洗，驗證等)，存儲數據，數據處理、數據分析等(例如做預測分析，生成在線(xiàn)使用建議等等)，*呈現和可視化的總結、匯總結果。 ?
下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件： ?
本節的其余部分簡(jiǎn)要說(shuō)明了每個(gè)組分 ?
各種各樣的數據源 ?
當今的IT生態(tài)系統，需要對各種不同種類(lèi)來(lái)源的數據進(jìn)行分析。這些來(lái)源可能是從在線(xiàn)Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來(lái)自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。 ?
顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線(xiàn)的Web應用程序可能會(huì )使用SOAP / XML格式通過(guò)HTTP發(fā)送數據，feed可能會(huì )來(lái)自于CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協(xié)議。 ?
由于這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，并且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供并維護，所以本文將不會(huì )在深入到這些系統的性能分析中去。 ?
數據采集 ?
*步，獲取數據。這個(gè)過(guò)程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然后存到適合你們公司的一個(gè)持久化設備中(硬盤(pán)、存儲、云等)。 ?
在下面的章節中，本文將重點(diǎn)介紹一些關(guān)于如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。 ?
存儲數據 ?
第二步，一旦數據進(jìn)入大數據系統，清洗，并轉化為所需格式時(shí)，這些過(guò)程都將在數據存儲到一個(gè)合適的持久化層中進(jìn)行。 ?
在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的*實(shí)踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結尾也會(huì )討論一部分涉及數據安全方面的問(wèn)題。 ?
數據處理和分析 ?
在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關(guān)的數據集的數據進(jìn)行一些排序，在規定的時(shí)間間隔內進(jìn)行數據結果歸集，執行機器學(xué)習算法，預測分析等。 ?
在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優(yōu)化介紹一些進(jìn)行數據處理和分析的*實(shí)踐。 ?
數據的可視化和數據展示 ?
*一個(gè)步驟，展示經(jīng)過(guò)各個(gè)不同分析算法處理過(guò)的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果(或其他類(lèi)似數據集)中的讀取和用一種友好界面或者表格(圖表等等)的形式展示出來(lái)。這樣便于對于數據分析結果的理解。 ?
