终于懂得该怎么学习大数据

深度学习是当前很火热的研究方向，很多人都想跃跃欲试，这也包括我自己。现在就自己的点滴只是分享给大家，希望大家一块共同学习。以下是小编为你整理的该怎么学习大数据  

神经网络是最早提出来的，每一个新兴的事物提出来，都会有它提出的意义，之所以他这么火热，是因为他在众多机器领域有着突出的贡献。  

在此基础上，由于神经网络的强烈发展，有关研究人员提出了基于深度学习算法的研究，这更有益于在神经网络基础上的补充，使得后期卷积神经网络的发展出现了高峰期。

 

深度学习神经网路应用于图像分类提取处理中，效果是相当好的，可以依据图像特征分类，局部突出特征的特点，提取反差较大的模块作为对比，进行深度记忆，最终得到想要的结果。  

然而深度学习算法对于初学者来说研究起来相当困难，但是观点点也就那么几个，只要掌握了其中的道理，学起来是会入迷的，就如同这个深度学习的字面含义一样，不断的学习，逐步递进。  

神经网络包括三个方面：输入层，输出层和隐含层。  

人脸识别是当前很火热的新兴事物，当然要实现这个功能，有很多种途径，其中利用深度学习进行分类处理，利用类内变化，消除局部原因，放开任何一个突出性的原因去研究。  

在当前研究过程中，深度学习需要依托于大数据，在大数据的海量数据库信息中，深度置信网络将会给深度学习带来巨大的冲击和变化。  

   

什么是数据分析  

“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程(交互逻辑设计等)，到回收数据的整理(机器层面和人工层面)，与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现(项目成果呈现)，都有“数据分析”涉及。对单一产品来讲，数据分析(非挖掘)的集中体现，往往在运营层面。  

一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。产品经理也可以依据产品日常数据进行用户需求分析。从典型性上看，电商和网络游戏是这个框架下比较成熟的两类数据链条。对于商业咨询/研究来讲，数据分析为观点服务，这里的数据分析，选样、分析过程、呈现都是依附于特定商业目标和商业逻辑的，没有太多的共性。重要的是要知道如何获取高质量的数据，以及熟练使用业界通用的分析方法。  

此外，在一些商业提案、演讲、培训中也会用到数据分析，这里的数据分析更是为了主题服务，一方面需要描述市场规模、时间变化趋势等的宏观数据，另一方面需要具体的案例数据，讲述提案所涉及的方法在哪些指标上使客户/用户得到提升。综上，数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置，产品、运营、市场，甚至销售、商务、人力，等等等等，当然职位可能就叫数据分析，但理解这个职位在哪一个业务板块，会更利于数据分析的进行。  

   

工作区学习  

在移动学习平台可以专门开辟一个工作区，将任务分配、任务跟踪、工作日程、工作文档、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用这个区域进行工作协同。新入职人员也可以使用这个平台进行入职培训。这就类似于一个工作社群，具备交互辅导、群组讨论等功能。有利于*内部协同，尤其适用于基于项目的跨*虚拟性组织的工作。

 

移动学习还能够与e-leaning、线下课程相互融合，发展O2O混合式学习模式。幕课课程系统完整，但是时间长，且受制于PC端;移动学习易于学习、方便廉价，但是碎片化不完整。幕课可以改造成微课作为导入课程，深入学习在PC端进行。在领导力发展项目中，训前可以通过移动学习掌握基础知识，训中可以采用行动学习在问题解决中相互学习，训后可以在移动学习平台进行跟踪，形成社群化交流互动，帮助学习的转化与绩效的达成。  

公司培训*可以依靠移动学习平台积累学习数据，优化培训管理。如学员的学习习惯、培训档案，讲师的授课档案，所有的培训大数据全部都有。而且可以基于个性化推送，无论是学员还是讲师，所有的用户都能看到自己的。比如这个岗位必修的线上线下课程是什么，学习了多少课时，作为讲师讲了多少课时，现在通过这个平台，不仅是线上的数据，线下的数据一样可以统计。大数据可以指导优化企业学习。例如，培训*可以跟踪学员的学习兴趣，开发*与务实的培训课程。  

   

大数据系统应包含的功能模块  

大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，*呈现和可视化的总结、汇总结果。  

下图描述了大数据系统的这些高层次的组件：  

本节的其余部分简要说明了每个组分  

各种各样的数据源  

当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。  

显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。  

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。  

数据采集  

*步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。  

在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。  

存储数据  

第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。  

在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的*实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。  

数据处理和分析  

在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。  

在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的*实践。  

数据的可视化和数据展示  

*一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。