pyspark实战指南pdf 想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？

想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？

谢谢！笔者刚刚签了一份大数据挖掘工程师的合同，到了研究生阶段才转向大数据方向。目前大数据火爆，很多学生都想上交，但自学的学习路线因人而异。

以我自己为例，作者出生于Python数据分析领域，具有通用编程能力。因此，在此基础上，他首先学习了Linux的基本操作命令，安装了Ubuntu的双系统，并进一步安装了Hadoop和spark组件。在此基础上，他利用pypark操作spark大数据框架进行学习。您可以推荐以下书籍：

pypark实用指南

，由浅入深，非常好用。

大数据有哪些课程？

还有火花生态系统的研究。处理速度很快。这项技术是基于内存计算的。如果你把这些都学好，你就可以毕业了。拜托，大数据是个不错的选择。

python代码记不住可以找工作吗？

感谢您的邀请。代码是不会被记住的。你可以多练习。建议通过做小项目来学习。你可以注意我的标题“尤凡提”。课堂上录了很多视频，包括Python/机器学习简介/深度学习简介/pyspark大数据开发/人脸识别项目等，你可以从Python项目开始，根据我的视频一步一步地做项目，慢慢的你会感觉到，也不会问这样的问题。如果硬件条件好，可以选择人工智能作为未来的发展方向。人工智能的发展一般是从python开始的，但是对数学和统计学，特别是概率论和统计学有一定的要求。

人工智能学习的总体路线图：1。数据科学中的统计学基础

你可能没有太多的时间去系统地学习。掌握数据分析和挖掘所需的统计基础，以后慢慢补课。当然，你的专业是统计学，所以没什么大问题。

2. Python核心编程

这本市面上的Python书和视频几乎一样。我建议你看我的视频，快速开始一个小项目。

3. Python

数据分析/数据挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等与数据分析相关的库，如果数据分析是发展方向，则关注pandas/Matplotlib，而关注numpy则是AI方向。

4. 机器学习

重点掌握sklearn机器学习库，熟悉各种机器学习算法的优缺点和应用场合。

5. 深入学习

关注CNN/RNN和常见变体，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 计算机视觉/自然语言处理/语音技术

计算机视觉相对成熟，而NLP是近年来学术界爆发的主要方向。

希望对您有所帮助

python就业前景怎么样？

为什么感觉很多人都选择前端不选择java？

因为很多人不知道什么是前端。

许多人认为前端是HTML CSS，这就是所谓的网页设计。它属于设计工作，而不是程序员。

HTML CSS根本不是一种编程语言。

很多人认为前端很简单，HTML和CSS根本不是编程语言，所以很容易学习。

请记住，前端程序员也是程序员。他和其他程序员的唯一区别是他使用JavaScript来处理浏览器。

一个合格的前端，知识系统不比一个java项目程序员差多少，而且面对JS这种语言，可以说技术难度有时甚至比java还要高。

因此，如果您不了解对象、循环和函数等基本知识，请不要说您是前端程序员。

最后，我给你一些建议。如果你对编程感兴趣，你可以学习其他语言，如java、PHP、Python，并有一定的开发基础，然后学习JavaScript转向前端。如果你对编程不感兴趣，那么你应该好好学习设计，有一个坚实的基础PS和AI，学好色彩理论，学好设计理论，然后你可以学习HTML，CSS，网页设计，并简单地理解一些JS。

不要急着去培训班学什么前端，学到最后，没有编程能力就不能做程序员，没有设计能力就不能做设计，什么都不能做，浪费青春。

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