深度學習是當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)在就自己的點滴只是分享給大家，希望大家一塊共同學習。以下是小編為你整理的該怎么學習大數(shù)據(jù) ?

神經(jīng)網(wǎng)絡是最早提出來的，每一個新興的事物提出來，都會有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因為他在眾多機器領域有著突出的貢獻。 ?

在此基礎上，由于神經(jīng)網(wǎng)絡的強烈發(fā)展，有關研究人員提出了基于深度學習算法的研究，這更有益于在神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上的補充，使得后期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展出現(xiàn)了高峰期。

深度學習神經(jīng)網(wǎng)路應用于圖像分類提取處理中，效果是相當好的，可以依據(jù)圖像特征分類，局部突出特征的特點，提取反差較大的模塊作為對比，進行深度記憶，最終得到想要的結果。 ?

然而深度學習算法對于初學者來說研究起來相當困難，但是觀點點也就那么幾個，只要掌握了其中的道理，學起來是會入迷的，就如同這個深度學習的字面含義一樣，不斷的學習，逐步遞進。 ?

神經(jīng)網(wǎng)絡包括三個方面：輸入層，輸出層和隱含層。 ?

人臉識別是當前很火熱的新興事物，當然要實現(xiàn)這個功能，有很多種途徑，其中利用深度學習進行分類處理，利用類內(nèi)變化，消除局部原因，放開任何一個突出性的原因去研究。 ?

在當前研究過程中，深度學習需要依托于大數(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)絡將會給深度學習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”是一個含義頗為寬泛的概念，并且，在這個數(shù)據(jù)化的時代，這個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(交互邏輯設計等)，到回收數(shù)據(jù)的整理(機器層面和人工層面)，與業(yè)務相聯(lián)系的數(shù)據(jù)匯總，到后期的報告呈現(xiàn)(項目成果呈現(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、市場策略、新版本上市時的數(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)進行用戶需求分析。從典型性上看，電商和網(wǎng)絡游戲是這個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)分析為觀點服務，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、培訓中也會用到數(shù)據(jù)分析，這里的數(shù)據(jù)分析更是為了主題服務，一方面需要描述市場規(guī)模、時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)鏈條的任何一個位置，產(chǎn)品、運營、市場，甚至銷售、商務、人力，等等等等，當然職位可能就叫數(shù)據(jù)分析，但理解這個職位在哪一個業(yè)務板塊，會更利于數(shù)據(jù)分析的進行。 ?

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工作區(qū)學習 ?

在移動學習平臺可以專門開辟一個工作區(qū)，將任務分配、任務跟蹤、工作日程、工作文檔、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用這個區(qū)域進行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個平臺進行入職培訓。這就類似于一個工作社群，具備交互輔導、群組討論等功能。有利于*內(nèi)部協(xié)同，尤其適用于基于項目的跨*虛擬性組織的工作。

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移動學習還能夠與e-leaning、線下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學習模式。幕課課程系統(tǒng)完整，但是時間長，且受制于PC端;移動學習易于學習、方便廉價，但是碎片化不完整。幕課可以改造成微課作為導入課程，深入學習在PC端進行。在領導力發(fā)展項目中，訓前可以通過移動學習掌握基礎知識，訓中可以采用行動學習在問題解決中相互學習，訓后可以在移動學習平臺進行跟蹤，形成社群化交流互動，幫助學習的轉化與績效的達成。 ?

公司培訓*可以依靠移動學習平臺積累學習數(shù)據(jù)，優(yōu)化培訓管理。如學員的學習習慣、培訓檔案，講師的授課檔案，所有的培訓大數(shù)據(jù)全部都有。而且可以基于個性化推送，無論是學員還是講師，所有的用戶都能看到自己的。比如這個崗位必修的線上線下課程是什么，學習了多少課時，作為講師講了多少課時，現(xiàn)在通過這個平臺，不僅是線上的數(shù)據(jù)，線下的數(shù)據(jù)一樣可以統(tǒng)計。大數(shù)據(jù)可以指導優(yōu)化企業(yè)學習。例如，培訓*可以跟蹤學員的學習興趣，開發(fā)*與務實的培訓課程。 ?

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大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應包含的功能模塊 ?

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應該包含的功能模塊，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)的預處理(例如，清洗，驗證等)，存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等(例如做預測分析，生成在線使用建議等等)，*呈現(xiàn)和可視化的總結、匯總結果。 ?

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組分 ?

各種各樣的數(shù)據(jù)源 ?

當今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，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應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會來自于CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協(xié)議。 ?

由于這些單獨的系統(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)都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供并維護，所以本文將不會在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。 ?

數(shù)據(jù)采集 ?

*步，獲取數(shù)據(jù)。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然后存到適合你們公司的一個持久化設備中(硬盤、存儲、云等)。 ?

在下面的章節(jié)中，本文將重點介紹一些關于如何獲取數(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)采集技術的優(yōu)缺點。 ?

存儲數(shù)據(jù) ?

第二步，一旦數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉化為所需格式時，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲到一個合適的持久化層中進行。 ?

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲方面的*實踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結尾也會討論一部分涉及數(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，包括對一些相關的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行一些排序，在規(guī)定的時間間隔內(nèi)進行數(shù)據(jù)結果歸集，執(zhí)行機器學習算法，預測分析等。 ?

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)化介紹一些進行數(shù)據(jù)處理和分析的*實踐。 ?

數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示 ?

*一個步驟，展示經(jīng)過各個不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果(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)分析結果的理解。 ?