深度学习基础从入门到精通教程 深度学习一般要学多长时间？
深度学习一般要学多长时间？
象这个课程并非很长，毕竟要是是深度，那是一个拔高课程，时长1个月的样子。
优就业有个一个月的直播课，是和洽谈的
简单，题主这个全精通，概念很什么都看不清楚啊，什么样才能算精通于呢？
给楼主个建议吧，，学习深度学习，入门必看课程就是吴恩达的的《深度学习》课程，在网易云课堂上就能就看，在线的。基本都，看过了对深度学习有了个整体性的认识；接着是拿过去一个深度学习框架好好学，帮我推荐TensorFlow（有人也许是会推荐推荐Caffe），资源很国家公综合教材的。
走完上面两步，基本是假如一天都死劲学，一个月肯定是可以的比较熟练使用的，，，，，，精不精通于，就别想了，这学科本身就有很多问题必须去可以解决，哪能谈得上全精通？会用就还好了！
一定得增强自己的方向来学，依据什么具体任务去可以确定必须学啥，要不，都到底自己学的东西能干啥，因为，要有两个具体一点的学习计划。
后来，应该那一句话，就算是你学一年，也没敢说精通于，楼主的问题太浮夸做作了，，，，，，但能比较好非常熟练的使用深度学习框架解决了问题肯定比较不是现实的。
必须自学深度学习能中,选择报班学习和报班两种方法，如何自学的话花的时间就不好啊说了，如果你是有基础的，不过理解和学习能力强，在自学中还能够自己解决问题，这样这样的话如何自学起来也不费事，时间也绝对不会太长。可是如果毫不精通满，那么很有可能学出声就更加困难，这时候就是需要选择报班，以某公的深度学习课程来讲，总计30课时，5周时间上完，没基础还会送python基础课，相关证书和企业源码等。
大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？
记得大学本科毕业的第一份工作，我们公司的业务应该是做BI产品研发。哪时候互联网还没有今天那样烫人，也没有大数据、移动互联网的概念。我记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时，我们产品的客户端是用Delphi旗下的，总之买书应该是是为补充一点新知识，工作中基本用不了。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里我还是美滋滋的。
不断时间的推移、电商的发展，大数据、云计算很显然成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不是不讲点这些概念，倒是给人觉得不完全些逼格。记住10年在公司的三次培训上，有个同事问，云计算有没你搞出去的，就是因为我姓云。听了这个问题，我痴笑终非。
大数据这个概念喊了一直以来了，很多人我还是不清楚大数据指的是什么？就是为了解释好这个问题，我还去专门买去搜索了大数据的概念。很老实说百科的解释，连我从事行业了这么多年互联网的人，也没没看明白。
“大数据（big data），IT行业术语，是指不能在肯定会时间范围内用第一项软件工具进行捕捉、管理和如何处理的数据子集，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、敏锐的洞察突然发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。”
什么是大数据？
大数据说的直白点，那就是发挥一套技术手段，把数据变的信息和知识的过程。数据对于是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息的或知识，才能被人类再理解。举个例子：公司一天的考勤数据是意义不是太大的东西，不过我们按照一月员工考勤数据的分析和比较好，我们才发现张三这个员工总是迟到。这样的话，张三总是早退这个信息就对公司的管理有帮助了，领导必须去了解下，是不是我张三家有什么事？或者张三最近再次出现别的状况？
大数据的“大”又要如何再理解呢？正所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大都是存储位置在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得更加丰富化了，比如:文本、视频及数据库。清楚了大数据的概念，我们下来看，大数据中有哪些内容。
大数据的内涵
大数据从技术的角度看看，真包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理能提供辅助决策信息。数据挖掘是研究趋势和未来的问题，比较多运用在预测方面。从业务的时效性那些要求上去看，分为：实时交互分析系统和离线分析系统。比如:网站的实时地用户区域分佈狀況应该是实时分析建構；2019年全國各省GDP排名分析应该是離綫讲應用。
从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，本质海量数据的分析，这又牵涉到海量数据存储及分析架构等问题。
听从Hadoop的技术体系来讲，flume为了抽取和转化存储文件在服务器各处的日志及数据，储存在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，c语言设计mapreduce作业，再把分析结果展示展示给用户。肯定，这里面设计到数据分析的各种算法。
大数据相关的工作岗位
下面可以介绍下，大数据相关的核心岗位：
业务专家或者顾问：为大数据需要提供研发方向和可以确定研究主题，并为技术人员可以提供业务支持。
数据分析师：从事行业数据收集、收拾、分析并依据是什么数据做出决定评估和预测的专业人员。
数据挖掘工程师：从海量数据中才发现规律，不需要好点的算法和数学基础。
可视化工程师：提供给美观、便于日后人们明白的分析的结果展示界面。
维护工程师：负责服务器环境的配置、堆建和运维。
每个公司按结构的大数据技术线路不同，工作岗位会有所差距。感兴趣朋友，可以自己去知道一点下，现有的几种大数据方案。
与此同时5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所积累的数据，还会成级数增强。在未来几年，大数据行业始终是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，期望本文对有意愿加入大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也只希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢！
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