数据清洗 哪些spark大数据开发的实例可以用来快速入门？
哪些spark大数据开发的实例可以用来快速入门？
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想做大数据处理分析，该专注于学spark还是深度学习呢？
Spark是一种工具，而深度学习是一种解决问题的策略。如果做大数据分析，至少要熟练使用一种工具，深入了解常用的算法。对于大数据分析，您不需要在代码级别和架构级别熟悉spark。因为它只是一个工具，你可以熟练地使用它。如果主题有很好的编程基础，一个月就足够学好SPARKSQL和SPARKML了。算法学习需要花费更多的精力。但如果受试者想学习深度学习，则不建议学习spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU进行计算，而spark是一种内存计算框架，主要在CPU上完成计算，因此计算效率不如GPU高。因此，如果将深度学习用于大数据分析，则可以使用tensorflow和其他框架。
大数据现在很火，如果想学大数据，应该去哪里培训比较好？
现在学习大数据的人越来越多，很多学生在报名上思之前都提出了关于大数据实践的问题，上思的咨询老师也回答了很多问题，比如大数据培训和学习是否可靠，如何选择大数据培训机构等等打开。今天，尚思将写一篇文章来解释大数据培训和学习。
很多想参与大数据技术工作的人都参加过大数据培训，但大数据培训真的可靠吗？现在无论是大数据培训还是其他学习，我们都称之为职业技能学习，这是以工作为导向的。但是，工作的标尺是看不见的，它无法量化标准，所以有大数据培训这种专业力量培养的好与坏的情况，这个时候我们需要擦亮眼睛。在练习之前，我们应该考虑以下问题：
1。你需要大数据培训吗
首先，如果你想自学大数据技术，你必须具备自学能力。自学能力是学习it技能的必要条件。如果自学能力不够，建议不要这样做。自律必须很强。我们必须严格要求自己。我们不应该让懒惰占便宜。我们应该有计划地学习。
2. 大数据培训能得到什么帮助
既然我们已经把钱花在了大数据培训和学习上，就一定要注意投入和产出。首先要看这些钱是否比较值钱。大数据培训机构能为我们提供什么帮助，我们能得到什么？例如，它可以为我们提供一个良好的学习环境，在学习过程中督促学习，提高学习效率，为我们提供答疑和教学，制定一套合适的学习计划。
3. 培训后是否能找到合适的工作
最重要的是参加大数据培训后是否能找到合适的工作，即培训后是否能学到满足企业需要的大数据技术知识。
在我们考虑了以上几点之后，我相信您已经对大数据是自学还是培训有了一定的了解。如果你还不明白，可以请教尚硅谷老师。
2020大数据学习路线图：
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