零基础学习大数据人工智能,学习路线篇!

本文介绍了零基础学习大数据人工智能的路径,首先强调Python和Linux作为基础,然后逐步深入学习Hadoop、Zookeeper、MySQL、Sqoop、Hive、Oozie、Hbase、Kafka、Spark等关键技术。通过学习这些,可以成为一名专业的大数据开发工程师,并为进一步掌握机器学习和深度学习打下基础。

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大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Python:Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。

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从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码”。

零基础学习大数据人工智能,学习路线篇!
92讲视频课+16大项目实战+课件源码  为什么学习数据分析?       人工智能大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。      从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。   本课程共包含五大模块: 一、先导: 通过分析数据分析师的一天,让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法,对数据分析师不在迷惑。  二、基础: 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。 三、数据采集: 通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路:数据从何来的问题,讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力,避免没有数据可分析的尴尬。  四、分析工具: 讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。  五、算法: 算法是数据分析的精华,课程精选10大算法,包括分类、聚类、预测3大类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。
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