深度學(xué)習(xí)是當(dāng)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(xiàn)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(xí)。以下是小編為你整理的該怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) ?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最早提出來的，每一個(gè)新興的事物提出來，都會(huì)有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因?yàn)樗诒姸鄼C(jī)器領(lǐng)域有著突出的貢獻(xiàn)。 ?

在此基礎(chǔ)上，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)烈發(fā)展，有關(guān)研究人員提出了基于深度學(xué)習(xí)算法的研究，這更有益于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的補(bǔ)充，使得后期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展出現(xiàn)了高峰期。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用于圖像分類提取處理中，效果是相當(dāng)好的，可以依據(jù)圖像特征分類，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(jié)果。 ?

然而深度學(xué)習(xí)算法對于初學(xué)者來說研究起來相當(dāng)困難，但是觀點(diǎn)點(diǎn)也就那么幾個(gè)，只要掌握了其中的道理，學(xué)起來是會(huì)入迷的，就如同這個(gè)深度學(xué)習(xí)的字面含義一樣，不斷的學(xué)習(xí)，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(shí)別是當(dāng)前很火熱的新興事物，當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，有很多種途徑，其中利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行分類處理，利用類內(nèi)變化，消除局部原因，放開任何一個(gè)突出性的原因去研究。 ?

在當(dāng)前研究過程中，深度學(xué)習(xí)需要依托于大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)庫信息中，深度置信網(wǎng)絡(luò)將會(huì)給深度學(xué)習(xí)帶來巨大的沖擊和變化。 ?

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什么是數(shù)據(jù)分析 ?

“數(shù)據(jù)分析”是一個(gè)含義頗為寬泛的概念，并且，在這個(gè)數(shù)據(jù)化的時(shí)代，這個(gè)概念幾乎是無處不在的。為了保證內(nèi)容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數(shù)據(jù)分析，主要是圍繞互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品展開的。從數(shù)據(jù)采集前的規(guī)劃，到采集過程(交互邏輯設(shè)計(jì)等)，到回收數(shù)據(jù)的整理(機(jī)器層面和人工層面)，與業(yè)務(wù)相聯(lián)系的數(shù)據(jù)匯總，到后期的報(bào)告呈現(xiàn)(項(xiàng)目成果呈現(xiàn))，都有“數(shù)據(jù)分析”涉及。對單一產(chǎn)品來講，數(shù)據(jù)分析(非挖掘)的集中體現(xiàn)，往往在運(yùn)營層面。 ?

一方面是日常數(shù)據(jù)的跟蹤，另一方面是重大活動(dòng)、市場策略、新版本上市時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)測。產(chǎn)品經(jīng)理也可以依據(jù)產(chǎn)品日常數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶需求分析。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數(shù)據(jù)鏈條。對于商業(yè)咨詢/研究來講，數(shù)據(jù)分析為觀點(diǎn)服務(wù)，這里的數(shù)據(jù)分析，選樣、分析過程、呈現(xiàn)都是依附于特定商業(yè)目標(biāo)和商業(yè)邏輯的，沒有太多的共性。重要的是要知道如何獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，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(xùn)中也會(huì)用到數(shù)據(jù)分析，這里的數(shù)據(jù)分析更是為了主題服務(wù)，一方面需要描述市場規(guī)模、時(shí)間變化趨勢等的宏觀數(shù)據(jù)，另一方面需要具體的案例數(shù)據(jù)，講述提案所涉及的方法在哪些指標(biāo)上使客戶/用戶得到提升。綜上，數(shù)據(jù)分析可能出現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)鏈條的任何一個(gè)位置，產(chǎn)品、運(yùn)營、市場，甚至銷售、商務(wù)、人力，等等等等，當(dāng)然職位可能就叫數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的進(jìn)行。 ?

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工作區(qū)學(xué)習(xí) ?

在移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)可以專門開辟一個(gè)工作區(qū)，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(qū)域進(jìn)行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行入職培訓(xùn)。這就類似于一個(gè)工作社群，具備交互輔導(dǎo)、群組討論等功能。有利于*內(nèi)部協(xié)同，尤其適用于基于項(xiàng)目的跨*虛擬性組織的工作。

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移動(dòng)學(xué)習(xí)還能夠與e-leaning、線下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學(xué)習(xí)模式。幕課課程系統(tǒng)完整，但是時(shí)間長，且受制于PC端;移動(dòng)學(xué)習(xí)易于學(xué)習(xí)、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(dǎo)入課程，深入學(xué)習(xí)在PC端進(jìn)行。在領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展項(xiàng)目中，訓(xùn)前可以通過移動(dòng)學(xué)習(xí)掌握基礎(chǔ)知識(shí)，訓(xùn)中可以采用行動(dòng)學(xué)習(xí)在問題解決中相互學(xué)習(xí)，訓(xùn)后可以在移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行跟蹤，形成社群化交流互動(dòng)，幫助學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)化與績效的達(dá)成。 ?

公司培訓(xùn)*可以依靠移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)積累學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，優(yōu)化培訓(xùn)管理。如學(xué)員的學(xué)習(xí)習(xí)慣、培訓(xùn)檔案，講師的授課檔案，所有的培訓(xùn)大數(shù)據(jù)全部都有。而且可以基于個(gè)性化推送，無論是學(xué)員還是講師，所有的用戶都能看到自己的。比如這個(gè)崗位必修的線上線下課程是什么，學(xué)習(xí)了多少課時(shí)，作為講師講了多少課時(shí)，現(xiàn)在通過這個(gè)平臺(tái)，不僅是線上的數(shù)據(jù)，線下的數(shù)據(jù)一樣可以統(tǒng)計(jì)。大數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)優(yōu)化企業(yè)學(xué)習(xí)。例如，培訓(xùn)*可以跟蹤學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，開發(fā)*與務(wù)實(shí)的培訓(xùn)課程。 ?

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大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)包含的功能模塊 ?

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)的預(yù)處理(例如，清洗，驗(yàn)證等)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等(例如做預(yù)測分析，生成在線使用建議等等)，*呈現(xiàn)和可視化的總結(jié)、匯總結(jié)果。 ?

下圖描述了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的這些高層次的組件： ?

本節(jié)的其余部分簡要說明了每個(gè)組分 ?

各種各樣的數(shù)據(jù)源 ?

當(dāng)今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些來源可能是從在線Web應(yīng)用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數(shù)據(jù)，來自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。 ?

顯然從不同數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線的Web應(yīng)用程序可能會(huì)使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會(huì)來自于CSV文件，其他設(shè)備則可能使用MQTT通信協(xié)議。 ?

由于這些單獨(dú)的系統(tǒng)的性能是不在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制范圍之內(nèi)，并且通常這些系統(tǒng)都是外部應(yīng)用程序，由第三方供應(yīng)商或團(tuán)隊(duì)提供并維護(hù)，所以本文將不會(huì)在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。 ?

數(shù)據(jù)采集 ?

*步，獲取數(shù)據(jù)。這個(gè)過程包括分析，驗(yàn)證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個(gè)持久化設(shè)備中(硬盤、存儲(chǔ)、云等)。 ?

在下面的章節(jié)中，本文將重點(diǎn)介紹一些關(guān)于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。 ?

存儲(chǔ)數(shù)據(jù) ?

第二步，一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時(shí)，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)合適的持久化層中進(jìn)行。 ?

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲(chǔ)方面的*實(shí)踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結(jié)尾也會(huì)討論一部分涉及數(shù)據(jù)安全方面的問題。 ?

數(shù)據(jù)處理和分析 ?

在這一階段中的一部分干凈數(shù)據(jù)是去規(guī)范化的，包括對一些相關(guān)的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些排序，在規(guī)定的時(shí)間間隔內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測分析等。 ?

在下面的章節(jié)中，本文將針對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的*實(shí)踐。 ?

數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示 ?

*一個(gè)步驟，展示經(jīng)過各個(gè)不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預(yù)先計(jì)算匯總的結(jié)果(或其他類似數(shù)據(jù)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。這樣便于對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的理解。 ?