如何學習大數據處理？隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經到了DT時代。大數據起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數據。他們怎樣才能學好大數據處理？具體內容如下：！高層建筑都是由地基建

如何學習大數據處理？

隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經到了DT時代。大數據起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數據。他們怎樣才能學好大數據處理？具體內容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學習大數據處理之前，掌握扎實的基本技能非常重要，這將決定你未來的身高?；炯寄馨ㄕ莆誴ython、Java等支持大數據的編程語言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數據庫，以及高等數學和英語的標準。

了解大數據處理的工作機制，Hadoop、spark、strom等主流大數據框架及相關算法軟件。

有了計劃，學習就會有明確的目標和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據自己的基礎和學習狀態(tài)制定一套切實可行的學習計劃，計劃必須分解到位，詳述。并按照計劃，一步一步地完成。

對于不了解、專業(yè)知識較強的人員，我們可以通過網絡檢索、訪問學術網站或查閱學術文獻等方式學習相關知識，從而快速進入和熟悉未知領域，豐富我們的能力。

再好的知識儲備，沒有實際的實踐，也只是空談。所學知識在實際項目經驗中獲得相應的經驗價值，知識才會真正落地，自身也會得到提高。

只有通過不斷的歸納和及時的復習，所學的知識才能成為自己可以運用的能力。對于那些不夠扎實、被遺忘的地方，我們需要在學習的過程中多思考、多總結，以文件的形式記錄下來，轉化為自己的東西。

大專學歷的人沒有數學基礎，想學習python技術，未來能往大數據或人工智能方向進行職業(yè)發(fā)展嗎？

Python有以下發(fā)展方向：

除了基本的Python編程知識外，還需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等！除了基本的Python編程知識外，還需要了解HTTP協(xié)議、簡單的HTML，等等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉spark等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等

除了基本的python編程知識，您需要熟悉Linux。

除了基本的python編程知識外，您還需要熟悉CI/CD連續(xù)編譯、連續(xù)集成以及Jenkins、k8s等。

怎么理解十維空間？

您是一個擁有127萬粉絲的大V。讓我，一個農民，回答什么是十維空間？我不明白。我不覺得羞恥

低維度數據應用PCA有沒有好處？

這需要數據和具體問題的具體分析。

在高維情況下，主成分分析的優(yōu)點是消除方差小的特征。如果有許多方差很小的特征，這樣的消元方法便于數據處理。如果所有特征方差都較大，即降維不明顯，主成分分析的效果就不明顯。

因此，對于低維數據，如果方差非常小，可以使用PCA進一步降低數據的維數。如果沒有小方差的特征，就沒有影響。

至于使用PCA降維是否會讓您的數據更有利于下一步的處理，比如機器學習，我們需要自己去探索。有人說沒有無用的數據，也有人說信息量小的數據毫無價值。因此，效果需要具體分析。

什么叫

一般來說，蟑螂一直在爬行。我拿起拖鞋，把它弄平了。這就是降維罷工

K-L變換是離散變換的縮寫，也稱為主成分變換（PCA）。它是多光譜圖像X的線性組合，利用K-L變換矩陣a產生一組新的多光譜圖像y，表達式如下：

y=ax

其中X是變換前多光譜空間的像素向量；

y是變換前Houde主成分空間的像素向量；

A是變換矩陣，是X空間中協(xié)方差矩陣∑X的特征向量矩陣的轉置矩陣。

從幾何角度看，變換后的主分量空間坐標系相對于原多光譜空間坐標系旋轉一個角度，新坐標系的坐標軸必須指向數據信息量大的方向。就新譜帶的主成分而言，它們包含了不同的信息，并呈現出下降的趨勢。

我建議大家看一下張崢、王艷萍、薛貴祥等主編的《數字圖像處理與機器視覺》第10章。