大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux开发深度学习交流的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Linux开发深度学习交流的解答,让我们一起看看吧。
为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?
深度学习主要依靠显卡的计算能力。在windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别,可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡,和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持windows系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结,没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习,不是偏好而是必须,在win下做研究,连入门都入不了,仅限于了解知道这个东西。
想从事大数据工作需要学习什么,工作好找吗?
你好我是小小办公室的叶子 很高兴回答这个问题 大数据很好找工作的 不过要去大城市,互联网企业比较多,工资也高 看你的问题你应该是基本零基础1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些:
(3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
(4)经济金融:如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的,这里就不多说了
(5)计算机:从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的,要了解数据库的结构和基本原理,同时如果条件充足的话,你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据(比如使用SQL进行查询),这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外,如果要想走的更远,还要能掌握一些编程能力,从而借住一些专业的数据分析工具,帮助你完成工作。
……好好学习,虽然累,但是要坚持!
2、软件相关:从事数据分析方面的工作必备的工具是什么
(1)数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果连excel表格基本的处理操作都不会,连PPT报告都不会做,那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式,而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果,因此数据可视化软件就不能少,BDP个人版、ECharts等这些必备的,就看你自己怎么选了。
(2)专业数据分析软件:Office并不是全部,要从在数据分析方面做的比较好,你必须会用(至少要了解)一些比较常用的专业数据分析软件工具,比如SPSS、SAS、Matlab等等,这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还有高级的python、R等。
想从事大数据工作,实质上来说,文科出身或者理科出身不是这个问题的关键点,关键点是逻辑思维和数理基础方面,大数据相关的工作岗位,尤其是开发相关的岗位,这方面的基础比较好的话,入门和上手会更快。
如果担心自己基础不太好的话,可以从偏业务向的数据分析师入手,Excel+SQL+Python是核心三大技能,从入门来说,零基础的学习难度也没有很多人想象得那么高。
工具的运用上,Excel是基础的工具,用来完成小规模不复杂的数据分析任务;SQL是用来取数的,尤其是涉及到企业内部数据库,需要去拉数据;Python则是应对数据清洗、预处理、复杂的数据分析、数据挖掘、数据建模、数据可视化等任务。
转行找工作的话,初级岗可以从数据运营、数据分析助理、数据分析专员等岗位入行,如果之前有相关行业的工作前景,那么最好是结合行业背景来转,这样入行更容易一下。
你好,作为一名IT从业人员,希望我的回答能对你有所帮助。
学习大数据需要有Java的基础。先可以学习hadoop和Spark,然后还有兴趣的话,可以再学习深度学习和机器学习。
一些基本的技能
02.Linux 基本操作
03.Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )
04.HBase数据库
05.Hive数据处理
06.Kafka
07.Storm
大数据据说很难学,是不是呀,那我转行的能学会吗?
大数据包含的知识点比较全面,大数据可以理解成一种分布式处理器,首先,需要编程语言基础,
首先是编程语言:大数据面比较广,但是现在主流的框架还是比较集中:hadoop,spark,strom等。主要支持语言有Python,JAVA,scala等。如果没有开发经验建议学习Python,易学,在后续的数据分析深度学习等方面也比较好过度。
无论哪一个行业基础很重要,所以不管难与不难,应该把基础知识做好。
大数据就是比较费脑子,费眼睛
努力加灵活的脑袋,没问题的
如果我回答的好给点个赞,关注下谢谢[耶][耶][耶]
这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下。
首先,大数据技术本身确实存在一定的学习难度,通常需要学习者具备一定的知识基础,主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外,大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容,所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。
虽然大数据的技术体系比较庞大,但是大数据领域的细分方向也比较多,对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构,初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟,而且有大量的案例可以参考,这会在很大程度上降低学习的难度。
从大数据领域的岗位划分来看,当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大,初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习计划。
如果自身具有一定的计算机基础,而且对于编程比较感兴趣,那么可以考虑向大数据开发方向发展,目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起,主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发,随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展,从而不断提升自身的岗位附加值。
如果自身具有较好的数学基础,可以考虑向大数据分析方向发展,大数据分析作为大数据价值化的重要方式,未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展,未来也可以向人工智能行业发展,从事算法设计相关岗位,这些岗位的附加值还是非常高的。
如果对于编程并不感兴趣,但是动手实践能力又比较强,那么可以考虑向大数据运维方向发展,大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中,大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。
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!
大数据无处不在,比如疫情地图实时数据报告,我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息;输入身份证号,即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区,是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具;利用采集挖掘到的近期车辆轨迹数据,可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣,也想转行大数据方向,但是不知道该学哪些内容,我给你介绍一下:大数据需要学习哪些技术?1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;9、Redis——key-value存储系统;10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;对于没有基础的人来说,学大数据难吗?如果是计算机专业的学生,学大数据相对来说还是有一定基础的,会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业,想学大数据的话,到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的,想要学习大数据,难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月,要想在这短短的时间内学有所成,要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理,那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
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