python基础教程 java开发，转大数据好还是机器学习？
java开发，转大数据好还是机器学习？
谢谢。我建议转向大数据。
我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。
此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。
目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
决策树是用来解决哪类决策问题的？
决策树分析是一种基于风险的决策方法，它利用图论中的概率和树来比较决策中的不同方案，从而得到最优方案。在图论中，树是连通的无环有向图。阶数为0的点称为根，阶数为0的点称为叶，叶外的点称为内点。它由概率值（节点）、树枝（节点）、决策值（节点）、树根（节点）、决策值（节点）组成。
如何在学java的同时学习人工智能（大一新生的困惑）？
作为一名计算机专业的教育家，让我来回答这个问题。
首先，对于大一新生来说，学习的重点是基础学科，尤其是数学相关课程，这对于计算机专业来说非常重要。
如果你在大一期间还有精力学习编程语言和人工智能知识，可以按照以下步骤学习：
第一：学习java基本语法。在学习人工智能技术之前，你需要有一定的编程基础，所以你首先要掌握java编程基础，然后学习人工智能相关知识。从学习人工智能技术的角度来看，学习java基本语法不需要学习web开发的内容，只需要关注java面向对象编程的内容。
第二：学习机器学习知识。对于初学者来说，学习人工智能技术可以从学习机器学习知识入手，机器学习是开启人工智能技术体系大门的关键。学习机器学习知识可以从学习基本的机器学习算法，如朴素贝叶斯算法、决策树算法开始，然后通过编程语言完成这些算法的实现和验证。
第三：学习人工智能平台的知识。随着目前各大科技公司都推出了自己的人工智能平台，因此我们可以通过这些人工智能平台学习相关知识，如自然语言处理平台和计算机视觉平台。
与Java语言相比，Python在人工智能领域的应用更加广泛。由于Python语法简单，库丰富，使用Python完成人工智能实验更为方便。
最后，目前人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果你想在人工智能领域走得更远，建议读研究生教育。
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