深度學習是當前很火熱的研究方向，很多人都想躍躍欲試，這也包括我自己?，F在就自己的點滴只是分享給大家，希望大家一塊共同學習。以下是小編為你整理的該怎么學習大數據 ?
神經網絡是最早提出來的，每一個新興的事物提出來，都會有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因為他在眾多機器領域有著突出的貢獻。 ?
在此基礎上，由于神經網絡的強烈發展，有關研究人員提出了基于深度學習算法的研究，這更有益于在神經網絡基礎上的補充，使得后期卷積神經網絡的發展出現了高峰期。
深度學習神經網路應用于圖像分類提取處理中，效果是相當好的，可以依據圖像特征分類，局部突出特征的特點，提取反差較大的模塊作為對比，進行深度記憶，最終得到想要的結果。 ?
然而深度學習算法對于初學者來說研究起來相當困難，但是觀點點也就那么幾個，只要掌握了其中的道理，學起來是會入迷的，就如同這個深度學習的字面含義一樣，不斷的學習，逐步遞進。 ?
神經網絡包括三個方面：輸入層，輸出層和隱含層。 ?
人臉識別是當前很火熱的新興事物，當然要實現這個功能，有很多種途徑，其中利用深度學習進行分類處理，利用類內變化，消除局部原因，放開任何一個突出性的原因去研究。 ?
在當前研究過程中，深度學習需要依托于大數據，在大數據的海量數據庫信息中，深度置信網絡將會給深度學習帶來巨大的沖擊和變化。 ?
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什么是數據分析 ?
“數據分析”是一個含義頗為寬泛的概念，并且，在這個數據化的時代，這個概念幾乎是無處不在的。為了保證內容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數據分析，主要是圍繞互聯網產品展開的。從數據采集前的規劃，到采集過程(交互邏輯設計等)，到回收數據的整理(機器層面和人工層面)，與業務相聯系的數據匯總，到后期的報告呈現(項目成果呈現)，都有“數據分析”涉及。對單一產品來講，數據分析(非挖掘)的集中體現，往往在運營層面。 ?
一方面是日常數據的跟蹤，另一方面是重大活動、市場策略、新版本上市時的數據監測。產品經理也可以依據產品日常數據進行用戶需求分析。從典型性上看，電商和網絡游戲是這個框架下比較成熟的兩類數據鏈條。對于商業咨詢/研究來講，數據分析為觀點服務，這里的數據分析，選樣、分析過程、呈現都是依附于特定商業目標和商業邏輯的，沒有太多的共性。重要的是要知道如何獲取高質量的數據，以及熟練使用業界通用的分析方法。 ?
此外，在一些商業提案、演講、培訓中也會用到數據分析，這里的數據分析更是為了主題服務，一方面需要描述市場規模、時間變化趨勢等的宏觀數據，另一方面需要具體的案例數據，講述提案所涉及的方法在哪些指標上使客戶/用戶得到提升。綜上，數據分析可能出現在產業鏈條的任何一個位置，產品、運營、市場，甚至銷售、商務、人力，等等等等，當然職位可能就叫數據分析，但理解這個職位在哪一個業務板塊，會更利于數據分析的進行。 ?
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工作區學習 ?
在移動學習平臺可以專門開辟一個工作區，將任務分配、任務跟蹤、工作日程、工作文檔、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用這個區域進行工作協同。新入職人員也可以使用這個平臺進行入職培訓。這就類似于一個工作社群，具備交互輔導、群組討論等功能。有利于*內部協同，尤其適用于基于項目的跨*虛擬性組織的工作。
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移動學習還能夠與e-leaning、線下課程相互融合，發展O2O混合式學習模式。幕課課程系統完整，但是時間長，且受制于PC端;移動學習易于學習、方便廉價，但是碎片化不完整。幕課可以改造成微課作為導入課程，深入學習在PC端進行。在領導力發展項目中，訓前可以通過移動學習掌握基礎知識，訓中可以采用行動學習在問題解決中相互學習，訓后可以在移動學習平臺進行跟蹤，形成社群化交流互動，幫助學習的轉化與績效的達成。 ?
公司培訓*可以依靠移動學習平臺積累學習數據，優化培訓管理。如學員的學習習慣、培訓檔案，講師的授課檔案，所有的培訓大數據全部都有。而且可以基于個性化推送，無論是學員還是講師，所有的用戶都能看到自己的。比如這個崗位必修的線上線下課程是什么，學習了多少課時，作為講師講了多少課時，現在通過這個平臺，不僅是線上的數據，線下的數據一樣可以統計。大數據可以指導優化企業學習。例如，培訓*可以跟蹤學員的學習興趣，開發*與務實的培訓課程。 ?
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大數據系統應包含的功能模塊 ?
大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理(例如，清洗，驗證等)，存儲數據，數據處理、數據分析等(例如做預測分析，生成在線使用建議等等)，*呈現和可視化的總結、匯總結果。 ?
下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件： ?
本節的其余部分簡要說明了每個組分 ?
各種各樣的數據源 ?
當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居傳感的任何東西等等。 ?
顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自于CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。 ?
由于這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，并且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供并維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。 ?
數據采集 ?
*步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然后存到適合你們公司的一個持久化設備中(硬盤、存儲、云等)。 ?
在下面的章節中，本文將重點介紹一些關于如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據采集技術的優缺點。 ?
存儲數據 ?
第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，并轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。 ?
在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的*實踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。 ?
數據處理和分析 ?
在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習算法，預測分析等。 ?
在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的*實踐。 ?
數據的可視化和數據展示 ?
*一個步驟，展示經過各個不同分析算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果(或其他類似數據集)中的讀取和用一種友好界面或者表格(圖表等等)的形式展示出來。這樣便于對于數據分析結果的理解。 ?
