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在人工智能領域,數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等各個領域都有它的一席之地, 已經(jīng)成為行業(yè)主流的工具要么是用它開發(fā)的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技時代它已成為人工智能領域的必修語言。
前面的爬蟲,只是解決了數(shù)據(jù)源獲取的問題。數(shù)據(jù)拿到手,怎么讓數(shù)據(jù)"活"起來,讓數(shù)據(jù)變的有價值,那就要做數(shù)據(jù)分析了,當然我也繞不開的。傳統(tǒng)企業(yè),或者大部分公司的非IT部門、非信息化部,很多都是在用辦公軟件匯總、處理數(shù)據(jù)的,為什么不用數(shù)據(jù)庫呢,因為不懂開發(fā)技術(shù)唄~
不管我們學習什么技能都一定要反復去練習。一方面它的存在能夠讓我們更深刻的理解編程的思維與邏輯;另一方面項目練習中,可以選擇自己感興趣的進行練習,這樣驅(qū)動力會更強。在練習的過程中我們可以發(fā)現(xiàn)問題改進問題,更好的理解和分析編程問題,從而提升自己的編程能力。
初學者可以先按照W*b開發(fā)路線來學習,一方面Web開發(fā)的入門難度相對比較低,另一方面Web開發(fā)的參考資料也非常豐富,即使采用自學的方式,也會有一個較好的學習體驗。在完成了Web入門之后,可以結(jié)合自身的實際情況,選擇一個主攻方向。
建議一定要找專業(yè)的培訓機構(gòu)學習,我看過很多人在網(wǎng)上看了幾集視頻,就誤以為有多簡單,一頭熱血的自學去了,學了半年依舊是糊里糊涂,白白浪費半年的時間所以在此建議一定要選擇專業(yè)的課程學習,學習過程中一邊學習理論一邊學習實操,親手接觸企業(yè)級項目,將學到的理論與實際充分結(jié)合價,加深學習記憶掌握的更深刻就是這樣的學習,讓很多很多的新手學會了技術(shù)找到了工作
學大數(shù)據(jù)分析或是機器學習。其中大數(shù)據(jù)分析相對容易,提供的是語言的環(huán)境,數(shù)據(jù)分析會有許多對應的工具包,會包含各種分析模型,隨著經(jīng)驗積累會很熟練照到對應項目的分析模型。機器學習這塊設計的算法,算法建模,圖形分析等等需要的理論基礎要很好,或者說起到?jīng)Q定性的作用,這里咱們要好好的想想。
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