python数据分析实例 如何学习大数据处理？
如何学习大数据处理？
随着当今信息时代的飞速发展，从IT时代已经到了DT时代。大数据起着至关重要的作用，因此越来越多的人接触和学习大数据。他们怎样才能学好大数据处理？具体内容如下：！高层建筑都是由地基建成的。在学习大数据处理之前，掌握扎实的基本技能非常重要，这将决定你未来的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用主流数据库，以及高等数学和英语的标准。
了解大数据处理的工作机制，Hadoop、spark、strom等主流大数据框架及相关算法软件。
有了计划，学习就会有明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性，减少盲目性。根据自己的基础和学习状态制定一套切实可行的学习计划，计划必须分解到位，详述。并按照计划，一步一步地完成。
对于不了解、专业知识较强的人员，我们可以通过网络检索、访问学术网站或查阅学术文献等方式学习相关知识，从而快速进入和熟悉未知领域，丰富我们的能力。
再好的知识储备，没有实际的实践，也只是空谈。所学知识在实际项目经验中获得相应的经验价值，知识才会真正落地，自身也会得到提高。
只有通过不断的归纳和及时的复习，所学的知识才能成为自己可以运用的能力。对于那些不够扎实、被遗忘的地方，我们需要在学习的过程中多思考、多总结，以文件的形式记录下来，转化为自己的东西。
大专学历的人没有数学基础，想学习python技术，未来能往大数据或人工智能方向进行职业发展吗？
Python有以下发展方向：
除了基本的Python编程知识外，还需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等！除了基本的Python编程知识外，还需要了解HTTP协议、简单的HTML，等等
除了基本的python编程知识，还需要熟悉spark等
除了基本的python编程知识，还需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等
除了基本的python编程知识，你需要熟悉Linux
用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
python有很多学习资料，你可以在网上查看一些学习资料，或者你可以在不同的视频网站上观看学习视频。在这里，我们推荐B站或网易云教室。上面有很多关于Python的学习视频。当然，在头版有很多关于Python的学习资料。建议先学习基础知识，关于数据分析，我们需要学习熊猫、numpy等第三方科学计算库。使用这两个库可以大大降低数据分析的成本。当然，在头条或B站有很多关于这方面的知识
~]。这两种方法的目标都是降低特征维数。但方法不同。数据降维一般称为降维。该方法的思想是将原高维特征空间中的点投影到低维空间，新的空间维数低于原特征空间，从而降低了维数。在这个过程中，特征发生了根本性的变化，原有的特征消失了（虽然新特征也保留了原有特征的一些属性）。在特征选择中，从n个特征中选择D（D<N）特征，而丢弃其他n-D特征。因此，新特征只是原始特征的子集。在没有被放弃的D特性中没有任何变化。这是两者的主要区别。
数据降维是什么意思？
我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用tensorflow，它也是基于Python语言的。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有
！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。
不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目
！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论的
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