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想学习一些人工智能和大数据方面的知识,应该怎么开始学呢?
这个需要个人的知识积累的,在12到16年这几年,因为互联网的快速发展,产生了大批量数据,将大数据技术发展推向***,但是其实早在21世纪初美国的很多企业均已被大量数据所困扰,谷歌早期发表的三驾马车相关论文,之后hadoop生态建立,如今大数据技术已经沉淀为各个行业的基础资产服务了,如今的大数据技术都是在围绕这个生态圈推进。要想学习的话必须要从hadoop生态入手,掌握其中的成熟工具以及工作原理。
AI的话,也是技术发展所带来的新兴产业,当下正是其发展趋势。这个需要折细分行业去沉淀,比如NLP应该算是最简单的一门学科。
如果是本身是技术开发从业者,想要往人工智能和大数据方向发展,那么建议可以先从大数据方向入行。一方面是大数据技术体系已经算是比较成熟了,企业的应用带来的岗位需求比较多一些;另一方面大数据相比人工智能来说,入行的门槛要稍低一些,这也是现实状况。
想做大数据的话,建议从Java开始,J***a是大数据开发的主力语言,然后学习主流的数据处理框架组件,包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等几大主流框架,都需要有一定程度的掌握。
想做人工智能的话,建议从Python开始。在机器学习、深度学习、人工智能上,Python拥有十分完善的生态系统。基本只要涉及机器学习,深度学习,神经网络这些高大上的领域,是绝对避不开Python的。
作为一名IT从业者,同时也是一名计算机的教育工作者,我来回答一下。
首先,在当前的大数据、人工智能时代,学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的,一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道,另一方面掌握大数据等新技术,也会明显提升自身的职场价值。
从技术体系结构来看,对于初学者来说,可以先从大数据技术开始学起,因为大数据的技术体系已经趋于成熟了,有大量的案例可以参考,另外大数据也是人工智能技术的重要基础,掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
第一:编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础,不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术,都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多,比如J***a、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用,其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外,在人工智能领域也有广泛的应用,所以初学者可以先从Python语言开始学起,未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的,一方面Python语言的语法结构比较清晰,另一方面Python语言可以通过不同的“库”,来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门,后续可以结合具体的开发任务来深入学习。
第二:大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台,大数据平台不仅是大数据开发的重要基础,大数据分析同样离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说,学习大数据平台可以从Hadoop开始学起,一方面Hadoop是开源平台,另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全,很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的,所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。
第三:实践。不论是大数据开发还是大数据分析,实践对于学习大数据都是比较重要的,实践的过程不仅能够积累一定的行业知识,同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上,在学习大数据技术的过程中,最好能够边用边学。
如果未来要想进入人工智能领域发展,在学习大数据的过程中,应该重点关注一下机器学习知识,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一,同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说,在学习人工智能技术的初期,都是从机器学习开始学起的,机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
想学习一些人工智能和大数据方面的知识,说它简单也是可以很简单。按读书时代方式拿起一本书就可以学起来。今天我给大家分享一下,从创业角度的学习方式。
虽然说科学知识无国界,但是每个国家对新的技术战略支持时候,都会细化成自己国家行业扶持方向的政策内容。那么人工智能或大数据定义时候,就会变成有中国特色的概念定义,战略布局,具体扶持方向等。
国家工信部网站首页就有政策文件出台内容以及其解读,我们点击“政策文件”栏目里搜索人工智能和大数据,我们可以从中认真领悟政策意思,给我们学习和入行人工智能、大数据有引导作用。总是有人从中看出无限商机,你呢?
前沿技术可以从行业网站、新闻媒体、企业,甚至股市(股市是市场经济的产物)了解。我们可以很快速度那些技术是前沿,政策在市场上解读,有那些相关企业是如何解决实际场景的等等。
从工信部可以学习到概念以及行业指导,那这里我们可以学习到市场和服务。我们可以通过搜索引擎找到行业网站,在些不一一列举。
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