哪些spark大數(shù)據(jù)開發(fā)的實例可以用來快速入門？在我的標題中查找案例？想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢？Spark是一種工具，而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至

哪些spark大數(shù)據(jù)開發(fā)的實例可以用來快速入門？

在我的標題中查找案例？

想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢？

Spark是一種工具，而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至少要熟練使用一種工具，深入了解常用的算法。對于大數(shù)據(jù)分析，您不需要在代碼級別和架構(gòu)級別熟悉spark。因為它只是一個工具，你可以熟練地使用它。如果主題有很好的編程基礎(chǔ)，一個月就足夠?qū)W好SPARKSQL和SPARKML了。算法學(xué)習(xí)需要花費更多的精力。但如果受試者想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，則不建議學(xué)習(xí)spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU進行計算，而spark是一種內(nèi)存計算框架，主要在CPU上完成計算，因此計算效率不如GPU高。因此，如果將深度學(xué)習(xí)用于大數(shù)據(jù)分析，則可以使用tensorflow和其他框架。

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在很火，如果想學(xué)大數(shù)據(jù)，應(yīng)該去哪里培訓(xùn)比較好？

現(xiàn)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的人越來越多，很多學(xué)生在報名上思之前都提出了關(guān)于大數(shù)據(jù)實踐的問題，上思的咨詢老師也回答了很多問題，比如大數(shù)據(jù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)是否可靠，如何選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)等等打開。今天，尚思將寫一篇文章來解釋大數(shù)據(jù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)。

很多想?yún)⑴c大數(shù)據(jù)技術(shù)工作的人都參加過大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，但大數(shù)據(jù)培訓(xùn)真的可靠嗎？現(xiàn)在無論是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)還是其他學(xué)習(xí)，我們都稱之為職業(yè)技能學(xué)習(xí)，這是以工作為導(dǎo)向的。但是，工作的標尺是看不見的，它無法量化標準，所以有大數(shù)據(jù)培訓(xùn)這種專業(yè)力量培養(yǎng)的好與壞的情況，這個時候我們需要擦亮眼睛。在練習(xí)之前，我們應(yīng)該考慮以下問題：

1。你需要大數(shù)據(jù)培訓(xùn)嗎

首先，如果你想自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)，你必須具備自學(xué)能力。自學(xué)能力是學(xué)習(xí)it技能的必要條件。如果自學(xué)能力不夠，建議不要這樣做。自律必須很強。我們必須嚴格要求自己。我們不應(yīng)該讓懶惰占便宜。我們應(yīng)該有計劃地學(xué)習(xí)。

2. 大數(shù)據(jù)培訓(xùn)能得到什么幫助

既然我們已經(jīng)把錢花在了大數(shù)據(jù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)上，就一定要注意投入和產(chǎn)出。首先要看這些錢是否比較值錢。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)能為我們提供什么幫助，我們能得到什么？例如，它可以為我們提供一個良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，在學(xué)習(xí)過程中督促學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效率，為我們提供答疑和教學(xué)，制定一套合適的學(xué)習(xí)計劃。

3. 培訓(xùn)后是否能找到合適的工作

最重要的是參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后是否能找到合適的工作，即培訓(xùn)后是否能學(xué)到滿足企業(yè)需要的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識。

在我們考慮了以上幾點之后，我相信您已經(jīng)對大數(shù)據(jù)是自學(xué)還是培訓(xùn)有了一定的了解。如果你還不明白，可以請教尚硅谷老師。

2020大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖：