• 零基础学大数据算法
  • 零基础算法 pdf

    2020-05-30 23:30:38
    零基础算法,比较基础的算法书,推荐阅读。
  • 零基础学大数据吗?大数据的魅力不在于吸引了很多身处互联网圈的程序员,更是吸引了很多圈外的人开始学习大数据。想要学习大数据技术,还是要有一定的基础的,大数据不是一门简单的学科,需要学习的方面有很多,如...

    学大数据需要知道什么?零基础能学大数据吗?大数据的魅力不在于吸引了很多身处互联网圈的程序员,更是吸引了很多圈外的人开始学习大数据。想要学习大数据技术,还是要有一定的基础的,大数据不是一门简单的学科,需要学习的方面有很多,如:数学、英语、编程基础等等!具体分析如下:

    学大数据需要知道什么 零基础能学大数据吗

     

    1、学习大数据的基础

    学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop,还是数据挖掘,都需要有编程语言作为基础。因此,如果想学习大数据开发,掌握Java基础是必不可少的。

    编程语言,对于想学大数据的同学,至少需要具备一门编程语言,比如java、Scala、Python等均可。

    数学知识,数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师,了解一些描述统计相关的内容,需要有一定公式计算能力,了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是很高的。

    2、学习大数据必须学习大数据核心知识

    Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

    如果把大数据比作容器,那么这个容器的容量无限大,什么都能往里装,大数据离不开物联网,移动互联网,大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢,需要做并行计算和分布式计算扩展。

    大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛,大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代,这不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

    因此建议想学习大数据的同学,可以选择专业全面的学习方式,可以从头带你学习大数据,还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。

    展开全文
  • 目前,大数据行业非常热,很多人都对大数据感兴趣,他们中的大多数以前没有接触过计算机...主要数据相关课程4。实战项目1。理解大数据理论要学习大数据,你至少应该知道大数据是什么,大数据将被用在什么领域。通...

    目前,大数据行业非常热,很多人都对大数据感兴趣,他们中的大多数以前没有接触过计算机技术,对编程语言也不太了解。答案当然是否定的。大数据的学习不是深不可测的。虽然不是很简单,但是通过努力,零基朋友也能掌握大数据。


    大数据的零基研究有以下步骤:

    1。理解大数据理论

    2。计算机程序设计语言学习

    三。主要数据相关课程

    4。实战项目

    1。理解大数据理论

    要学习大数据,你至少应该知道大数据是什么,大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解,你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知,你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力,这可能是浪费金钱。所以,如果你想学习大数据,你需要对大数据有一个全面的了解。

    对于一个零基的朋友来说,一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言,我们都知道,有很多的计算机编程语言,如R,C++,java等。

    目前,大多数学校教java,我们都知道,java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好,如果你学过C++语言,你会觉得C++和java非常相似,因为许多java基本语句的语法和C++一样,像常见的循环语句,控制语句和C++几乎是相同的。事实上,java和C++是完全不同的两种语言,java只需要了解一些基本的概念,你可以用它来写,在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊,和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现,所以java语言比较简单。

    在学习java,我们一般需要学习这些课程:基础的HTML和CSS和JS,java和JSP,JDBC数据库,java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。

    学大数据如何零基础入门?

    三。大数据相关课程的研究

    在学习了编程语言之后,你通常可以学习大数据的课程。一般来说,学习大数据的时间较短,学习java。大数据课程,包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、斯卡拉、HBase、蜂巢、星火等专业课程。如果你想以一种完整的方式学习大数据,这些课程是必不可少的。

    四。实战项目

    不必说,学习任何技术,最后的实训是最重要的,操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容,而相关知识也可以强化记忆,在以后的使用中,也可以更快,为RE关于如何也有经验的知识。大数据中有大量的大数据项目,在大数据课程的过程中,教师会散布大量的相关项目进行教学,学生也可以学到一些教师的经验和技能。

    一般来说,零基学习大数据可能分为这四个阶段,学习大数据并不容易,但只要你能努力工作,积极解决你的疑虑,多练习,相信你能掌握这项技术。

        关注作者:需要大数据公开直播课程的,其他文章可以找到大神组织

    展开全文
  • 本文章转自别人 ...现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文

    本文章转自别人,主要是便于自己学习
    无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean Code程序员,所以我写的代码也不会很差)。

    文章更新了5篇:
    零基础入门深度学习(1) - 感知器
    深度学习是啥
    在人工智能领域,有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示:

    上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连接。最左边的层叫做输入层,这层负责接收输入数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络输出数据。输入层和输出层之间的层叫做隐藏层。
    链接:
    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

    零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降
    在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型、目标函数、优化算法等等。这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路。
    链接:
    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086

    零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法
    在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络,从而奇迹般的获得了强大的学习能力。我们还将介绍这种网络的训练算法:反向传播算法。最后,我们依然用代码实现一个神经网络。如果您能坚持到本文的结尾,将会看到我们用自己实现的神经网络去识别手写数字。现在请做好准备,您即将双手触及到深度学习的大门。
    链接:
    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663

    零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
    本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过,它在最近几年大放异彩,几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积神经网络取得的,比如谷歌的GoogleNet、微软的ResNet等,打败李世石的AlphaGo也用到了这种网络。本文将详细介绍卷积神经网络以及它的训练算法,以及动手实现一个简单的卷积神经网络。
    链接:
    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480

    零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
    在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够的,我们需要处理这些词连接起来的整个序列;当我们处理视频的时候,我们也不能只单独的去分析每一帧,而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时,就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多,也比较绕脑子。不过读者不用担心,本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝,帮助您理解RNNs以及它的训练算法,并动手实现一个循环神经网络。
    链接:
    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

    原文链接:
    http://weibo.com/5066241201/EggmMg7ym?ref=collection&type=comment

    展开全文
  • 数据猿导读】 现如今,大数据、人工智能发展极为迅速,但是数据价值的输出仍然存在瓶颈,极大的原因是由于广大追逐者在对数据探索时走向了误区,把更多心思放在了“玩转数据”,而不是真正地解决业务痛点编辑 | ...
        
    640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

    【数据猿导读】

     现如今,大数据、人工智能发展极为迅速,但是数据价值的输出仍然存在瓶颈,极大的原因是由于广大追逐者在对数据探索时走向了误区,把更多心思放在了“玩转数据”,而不是真正地解决业务痛点


    编辑 | abby

    官网 | www.datayuan.cn

    微信公众号ID | datayuancn


    现如今,大数据、人工智能发展极为迅速,但是数据价值的输出仍然存在瓶颈,极大的原因是由于广大追逐者在对数据探索时走向了误区,把更多心思放在了“玩转数据”,而不是真正地解决业务痛点。


    今天小编要为大家介绍的《轻松学大数据挖掘:算法、场景与数据产品》就旨在带领大家走出误区,能够从笔者的过往经历和所感所悟中感受到数据之禅。


    640?wx_fmt=jpeg


    《轻松学大数据挖掘:算法、场景与数据产品》是一本关于大数据挖掘与数据产品的参考读物,为了使尽可能多的读者通过本书对大数据应用有所了解,笔者以个人所感所悟引导初学者正确学习大数据挖掘。但是基础知识归纳、开发环境部署、算法原理的介绍都是不可避免的。因此,本书更适合于工作经验在3年以内的数据挖掘工程师,以及转型入门做数据挖掘的人士,或者是对数据产品感兴趣的追逐者阅读。


    全书共9章,第1~2章介绍数据情怀与数据入门;第3~6章讨论大数据挖掘相关的一系列学习体系;第7~9章为实践应用与数据产品的介绍。让所有学习大数据挖掘的朋友清楚如何落地,以及在整个数据生态圈所需要扮演的角色,全面了解数据的上下游。


    本书在内容上尽可能以故事的形式,轻松愉快地介绍大数据、数据挖掘与数据产品实践应用的各方面内容。但作为学习方向性的引导读物且考虑到本书主题,很多常见的算法、技术知识点未能覆盖,毕竟相关的内容在网上已经有很多了,但大多数内容只是“术”,而缺乏“神”。所以本书才另寻思路,以笔者的真实经历告诉读者在学习过程中可能会遇到的“坑”,以及该如何正确学习。因此,建议有兴趣的读者进一步钻研探索,结合更多的学习资料实践应用。


    笔者认为,大数据时代的发展,已经逐渐从基础性的建设、数据的积累,慢慢转变成对于数据价值的探索以及业务痛点的落地解决。因此,建议更多的数据挖掘学习者要结合业务场景思考,多了解数据生态圈的上下游,认清数据产品价值的重要性,以及知晓自身在整个数据流程中所扮演的角色的重要性。阅读这些内容的意义远远超过对数据分析工具、算法模型的熟练度的意义。


    适读人群:


    《轻松学大数据挖掘:算法、场景与数据产品》可作为相关工作经验在3年以内的数据挖掘工程师、转型入门做大数据挖掘的人士或者对数据感兴趣的追逐者的轻松学习教程,引导大家有一个正确的学习方向,也可供对数据产品感兴趣的产品经理和数据挖掘工程师阅读参考。


    购买地址:


    https://item.jd.com/12261099.html


    推荐阅读:


    【每周一本书】之《深入浅出强化学习:原理入门》:零起点入门掌握AlphaGo的核心强化学习算法


    【每周一本书】之《从Excel到Power BI:商业智能数据分析》:让你摆脱数据搬运工,成为数据分析师


    【每周一本书】之《深度学习入门与实践》


    本书由 数据猿联合电子工业出版社 共同推荐


    【本栏目合作伙伴】:清华大学出版社、电子工业出版社、北京师范大学出版社、中国人民大学出版社。


    欢迎更多合作伙伴加入!也欢迎勾搭小编,微信:wmh4178,备注“书”


    640?wx_fmt=jpeg


    金猿榜往期的获奖名单,将会在峰会现场隆重发布,期待我们的见面?


    640?wx_fmt=gif


    640?wx_fmt=jpeg
    展开全文
  • 大家都知道数据本身并没有什么价值,由于分析方法的存在,使得海量的数据变得如同一座永远开采不完的矿,是金矿还是银矿,得看你怎么分析和怎么利用了,一起来了解一下怎么学习大数据吧。 随着大数据的发展,...

    大数据时代,你在干什么?大家都知道数据本身并没有什么价值,由于分析方法的存在,使得海量的数据变得如同一座永远开采不完的矿,是金矿还是银矿,得看你怎么分析和怎么利用了,一起来了解一下怎么学习大数据吧。

     

     

    随着大数据的发展,以及其应用范围的扩大,越来越多的公司开始着手部署大数据战略。市场需求的增长,岗位的增多,也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况,从而引发了一波大数据学习的浪潮。

    涌入学习浪潮的开发者们,或多或少因为零碎、不成体系,以及数量相对有限的学习资料而止步不前。所以,播妞整理了一些了解、学习大数据必备的学习路径、网站、文章等资源,希望对自学大数据的朋友们有所帮助。

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群: 740041381   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

     

    相信,大多数朋友学习大数据的初衷,是因为大数据的前景以及诱人的薪资待遇。所以,在学习之前,给大家一些建议:

    大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位细分(例如,大数据工程师、算法挖掘、数据仓库、架构师等等),以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能,并想清楚自己未来发展的方向,再开始着手针对岗位所需的技术进行学习与研究。

    所谓知己知彼,才能更好的达成目标嘛。

    那么,我们先从了解大数据概念开始吧!

    一.大数据的概念
    关于大数据的概念、应用场景以及价值,大家可以参考两个知乎问答。

    什么是大数据:大数据究竟是什么 | 人人都是数据咖

    如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值?:如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值?通过专业人士的解答,会让你对大数据有个大致的了解。当然,如果你已经对大数据有了足够的了解,就可以跳过此部分内容,进入学习框架梳理阶段。

    二. 学习框架与路线图
    有一个清晰的知识结构,对于学习新知识来说十分必要。所以,分享一些关于大数据的思维脑图、技能树以及关于大数据的学习路线,供大家参考。

    1.大数据思维导图

     

    2.来自STUQ的大数据工程师必备技能树

     

     

     

    通过两张图片,结合上面的学习路线文章,大家可以大体的了解学习大数据需要掌握哪些关键技能。但是问题来了,零基础的童鞋或许还有些焦虑。别着急可以加入我们大数据学习QQ群: 740041381  一起相互学习,共同进步。

    零基础我们该如何学习数据分析呢?

     

    目前市场对大数据相关人才的需求与日俱增,岗位的增多,也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况,从而引发了一波关于大数据学习的浪潮。那么什么是数据分析?为什么要学习数据分析呢?

    数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。

    一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。

    1.数据分析师是什么?为什么要做数据分析师?
    数据分析师是指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

    近些年,随着互联网行业发展日趋迅猛,互联网公司的对数据分析师岗位的需求越来越多,这不是偶然。

     

    在过去的十年里,中国互联网行业靠着人口红利和流量红利急剧生长;而随着流量获取成本的不断提高、运营效率的不断下降,这种粗放式经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营,降低成本、提高效率。

    2.如何学习数据分析?
    任何一门技术或学科都有其内部规律,需要有计划,有先后,循序渐进来学。

    一个初级数据分析师需要掌握的技能有:

    统计学基础
    Python语言
    网页分析
    数据库技术
    常用模型理论
    数据分析入门并不难,难的是之后的积累才是重点,如何在实际工作、项目中真正发挥数据分析的作用,产生价值。

     

    3.数据分析师需具备的核心能力
    数据分析师要具备六种核心能力:1.基础科学的能力;2.使用分析工具的能力;3.掌握编程语言的能力;4.逻辑思维的能力;5.数据可视化的能力;6.模型评估的能力;

    1.基础科学的能力

    可以说,在数据决策的时代,数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中。

    掌握统计学,我们才能知道每一种数据分析的模型,什么样的输入,什么样的输出,有什么样的作用,开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

    2.使用分析工具的能力

    任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学,统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学,做到数据分析基本功扎实,兼顾实战性。

    任何数据分析师从事技术方向的工作都必会SQL,不单是数据分析师,每一个运营、产品经理、尤其是互联网行业,一定要会SQL,基本知名互联网公司的产品经理都能写SQL。

    学习中,要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数,结合关系数据库系统来学习SQL语句。

    3.掌握编程语言的能力

    Python主要掌握基础语法,pandas操作、numpy操作、sklearn建模,学会用python编写网络爬虫爬取数据等等。

    4.逻辑思维的能力

    逻辑思维对于数据分析来说特别重要。反映商业数据里,大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线,有逻辑的推进,结果才会另人信服。

    5.数据可视化的能力

    有了Python的基础,我们就可以学习数据可视化了。运营和产品都需要学习可视化,可视化说白了,就是画图,但做为数据分析师来说,我们不能用EXCEL 来实现可视化,因为它的局限性太大了。这里也不建议花太多时间学习给非专业人士展示的Tableau,有1个小时学会Tableau足够。

    Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;

    6.模型评估的能力

    Model建模,知道模型建好后应该怎样去评估,掌握怎样用一些定量的指标,数据、数值来衡量模型建好后到底有多准确,或者说到底有多错误。模型评估的指标或计算方式选择正确与否,能够直接影响到整个项目获模型是否有效。
     

    展开全文
  • 数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据,科多大数据和你一起来看看数据大咖的分享。推荐一个大数据学习群 119599574晚上20...
  • 大数据发展历史 我们常说的大数据技术,其实起源于 ...搜索引擎主要就做两件事情,一个是网页抓取,一个是索引构建,而在这个过程中,有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的,...
  • 随着大数据的爆红,数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注,千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”,可是,你们真的准备好了吗? 1、最早的数据分析可能就报表   目前很多数据...
  • 其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。 大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同...
  • 总之,有java基础的学生学习大数据会轻松很多,零基础的小白都需要从java和linux学起。如果你是一个学习能力特别强,而且自律性也很强的人的话可以通过自学。 大数据是当时时代下一门炙热的IT学科,行情十分火爆,...
  • 不少想进入大数据行业的零基础学员经常会有这样一些疑问:零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据吗?   人生,就是在不断地做选择,然后在这个选择过程中成长,让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对...
  • 大纲:一、开篇致辞二、为什么要学大数据三、学习大数据门槛四、学习路线 & 独家干货(学生、在职、零基础)五、推荐书单六、Q & A一、开篇致辞我今年大四,大二的时候先后在厦门的两家小公司实习 Java,...
  • 随着大数据行业的快速发展,也随之出现了一些问题,比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题,那么很多学大数据的人又出现了一些问题,就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据,会不会不好学?...
  • 本篇不谈学习方法,浅谈经验,学习方法还在摸索中,以零基础学大数据的我,还在摸索高效的学习方法,但是万丈高楼平地起,基础是值得花很长时间去打磨的,只是担心了我的工作。 MapReduce算法是hadoop大数据平台最...
  • 一、大数据是否值得投入? 我们先来讨论下大数据是不是值得大家从事的一项职业,如下问题。 大数据为啥这么有诱惑力,是否值得投入,现在进去晚了吗? 首先,大数据企业众多,逐步形成产业化。从08年开始,大数据就...
  • 怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题,已成为热门大数据领域热门问题,以下是对新手如何学习大数据技术问题的解答!大数据开发学习可以按照以下内容进行学习:第一阶段:JavaSE+...
  • 鉴于你是0基础学习大数据,你最好是系统的学习,从java开始一步步的向hadoop、spark等方向过渡,从而真正的掌握大数据,下面是学习大数据的方法和具体路线,希望我的回答对你有所帮助。 大数据学习过程分两部分...
  • 由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域——或许你是即将毕业的大学生,基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业,毕竟隔行如隔山,到时学不进去又误了自己找工作的时间,也是左右皆空啊;...
1 2 3 4 5 ... 15
收藏数 286
精华内容 114
关键字:

零基础学大数据算法下载