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

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?yàn)樗皇且粋€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(fèi)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(jìn)行計(jì)算，而spark是一種內(nèi)存計(jì)算框架，主要在CPU上完成計(jì)算，因此計(jì)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。

學(xué)數(shù)據(jù)分析怎么樣呢？

零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

針對這個問題，我將其分為三個方面：行業(yè)前景、必備技能和求職。

首先，就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析崗是工作中的核心競爭力之一。互聯(lián)網(wǎng)下半年，各大企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對數(shù)字化分析人才的需求也在不斷增長。數(shù)字分析崗位月薪一般在1萬以上，一線城市在2萬-4萬左右，前景不可估量。

其次，對于必要的技能，一般需要掌握excel、SPSS、主流SQL語言，能夠使用Python和R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。一些企業(yè)會優(yōu)先掌握hive、Hadoop和spark。因此，新手小白還有很多數(shù)據(jù)分析方面的知識要學(xué)。以excel為例，這是最簡單的數(shù)據(jù)分析工具，但是它有一些函數(shù)和宏。起初小白并不常用。SPSS和python是小白首次試水?dāng)?shù)據(jù)分析的推薦軟件。SPSS是最容易使用的軟件。第一次接觸數(shù)據(jù)時，需要了解數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析、t檢驗(yàn)、方差分析、主成分分析、因子分析等內(nèi)容，對數(shù)據(jù)有一個大致的掌握。Python也是一個易于學(xué)習(xí)的軟件。一開始，您需要了解python的一些基本知識，如元素、變量、循環(huán)和函數(shù)，學(xué)習(xí)如何預(yù)處理數(shù)據(jù)，并能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化處理。這涉及到一些深層次的內(nèi)容。建議對小白進(jìn)行系統(tǒng)研究。

如果您急于申請工作，您可以為企業(yè)選擇一種最基本的語言：SQL、Python等。對于求職來說，因?yàn)椴皇墙y(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)方向的背景，可以先去二三線城市遞交簡歷，因?yàn)橐恍┐蠊S可能需要一到三年的工作經(jīng)驗(yàn)，所以有了項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，就能順利找到工作。最后，祝你學(xué)業(yè)成功，事業(yè)有成！