多年前我自学的时候是很茫然，上网问问题，总是一堆外行的人说很难啊，你需要这样需要那样，不然就是，一堆人说一些空话，多看多写，买好书，我很无语，除了这些就没有自己的一些想法吗？ 

首先很多人认为学JAVA要C的基础，但是实际上不用，学开车，我不想先学骑自行车，没有必要。

第一阶段： 

1． JAVA语法和基础，包括循环。。和类的相关内容，如实现，继承什么的 

2． 你需要掌握几个重点的集合，List接口的两个子类LinkedList,ArrayList;然后是Map几口的两个子类HashMap，HashTable；Set接口 掌握List后学Set就容易了；掌握Collection和Collections的区别 

3．掌握IO一章，重点的几个流 InputStream,OuputStream;BufferedReader,BufferedWrite; 

ObjectInputStream, ObjectOutputStream,,PrintWriter，FileReader,FileWriter了解JAVA的序列化,掌握JAVA的File类。 

4．JDBC非常重要，重点掌握Connection，PreparedStatement, Statement,ResultSet, 其他的可以在学习或项目中如果碰到再学，但早期重点掌握前面几个，其他了解足够， 

数据库建议新手用MySql,下载Navicat for MySQL管理工具 

5.如果你想快速上手的话，那么你需要跳过这些， 

包括：线程，网络编程，GUI编程

如果你想学习Java可以来这个群， 首先是一二六，中间是五三四，最后是五一九，里面有大量的学习资料可以下载。

好的，现在你可以进入第二阶段了

1． HTML+JAVASCRIPT不必说了，掌握多少看自己把握了，CSS做了解 

2． JSP+Servlet，你需要重点掌握几个，Request,Response,Session，其次是Application.

另外你需要知道Redirect,ForWard的区别，Servlet的生命周期等 

3． 标签方面：（1）掌握EL表达式；（2）最好掌握JSTL标签，不会也可，但如果掌握了JSP标签，学JSTL也十分简单，重点是迭代标签和格式化标签， 

4． 学习AJAX，简单点就行了，无需深入研究 

5． 掌握了上面的，你可以继续学习框架:Struts2.0；Hibernate3；Spring 2.0 

6． 如果上面你都做到的话，并且在期间做了2到3个项目的话，OK你可以参加工作了 

这只是我给新人的一点指引，并非JAVA要学的全部

.NET开发工程师，转PHP软件开发，需要从哪里开始？我需要从哪里开始，表示密迷茫。请各位大咖，指导一下小白……

 

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作者：东写西读

链接：https://www.zhihu.com/question/342295029/answer/846359794

来源：知乎

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机器学习需要的大量数据集从哪里找?
一、阿里天池
二、kaggle
三、KDD-cup
四、DataCastle
五、科赛（Kesci）
1. 比赛项目
2. 数据集
3. 任务
4. 教程
六、其他
1. DataFountain
2. 腾讯广告算法大赛
3. JDATA智汇平台

也许你已经手撕了好几遍《数学统计方法》、《西瓜书》、《机器学习实战》等经典书籍，熟练掌握了各种常用的机器学习算法的原理和推导，却不知道怎么应用于实际场景中；也许你正在入门机器学习，但每次学不过三分钟就已经昏昏欲睡，从此你发现了一个极好的助眠方法。
无论你属于哪种情况，都仅仅可以定位为机器学习初学者。
因为学习大数据分析和学习程序开发不一样之处在于，如果你学习小程序开发，完全可以结合自己的实际做一个实用的小程序、如果你学后端开发，购买一个十元每个月的云服务器就可以搭建自己的专属服务器。
而大数据分析/机器学习本质上就是一门如何让数据发挥作用的学科，需要分析大量的数据来增加实践经验，否则就是空中楼阁。单纯的闭门造车并不能成为一个合格的大数据分析师/机器学习算法工程师。宝剑锋从磨砺出，你还需要在实践中打磨自己的技术，将理论与实践相结合。
日常生活中，个人很难产生大量数据用来练手，所幸的是，目前网上有好多数据挖掘竞赛平台，在这里，你可以免费获得大量的数据，如果能调教出一个排名靠前的模型，甚至可以拿到奖金并写在自己的简历上成为求职的砝码；在这里，你可以与全国乃至全球的算法高手比拼、交流。宝剑锋从磨砺出，多在这些平台上和高手切磋，才是精进自己武艺的绝妙之选。
下面，就介绍几个机器学习领域最有名的平台及其各自的特点：
一、阿里天池
链接：天池大数据众智平台-阿里云天池
阿里天池是我最推荐的一个平台，首先，作为国内互联网梯队的老大哥，阿里的算法实力和业内影响力当然也是国内首屈一指的。其次，依托于阿里云创新中心，在这里进行中的比赛可能是国内最多的。

天池大数据竞赛平台已经成为国内算法大佬聚集场所，但是大多数比赛与实际业务场景结合非常紧密，再加上高手云集，所以想在比赛中获得好的成绩难度还是比较大的。

比赛分类，看看这霸气的分类：诸神之战


除了参加进行中的比赛，你也可以使用一些阿里提供的免费计算资源来实现自己的想法。
错过了自己想参加的比赛？不用急，在“技术圈”这个栏目里，有很多历届比赛中积累下的丰富资料和经验供你学习。不过很遗憾的是，很多已经结束的比赛下载不了数据集来自己来实践一下（我观察到包括kaggle等平台也是这个规定）。

在“AI学习”一览里，还有很多免费的公开课，包括一些大赛优秀团队分享、比赛决赛答辩会的现场录像以及一些比较系统的课程。

知识树

点击页面底部的合作方机构，也可以直接跳转到对应的合作方在天池平台上发布的免费课程。

值得一提的是，在天池课堂里，还有一些比较系统的入门课程。
如果你最近在研究《机器学习实战》这本书，课堂里的《机器学习实战》导读系列可以帮助你更好的理解这本书。
二、kaggle
链接：Kaggle大赛​

之前写过一篇入门进阶文章，详情参见： 本科生晋升GM记录： Kaggle比赛进阶技巧分享

Kaggle大赛的名气自不必说，Kaggle 比赛的奖金非常丰厚，都是用dollar来计量的，一般前三名均可以获得奖金。重金之下必有勇父，所以竞争还是很激烈的，随之而来的，里边积淀的历届比赛精华也很多。
而且比赛按照难易分为以下几个档次：
◆ Featured：商业或科研难题，奖金一般较为丰厚；

◆ Recruitment：比赛的奖励为面试机会；

◆ Research：科研和学术性较强的比赛，也会有一定的奖金，一般需要较强的领域和专业知识；

◆ Playground：提供一些公开的数据集用于尝试模型和算法；

◆ Getting Started：提供一些简单的任务用于熟悉平台和比赛；

◆ In Class：用于课堂项目作业或者考试。
你可以根据自己的状况选择，比如说著名的“泰坦尼克号生存预测”就是kaggle上比较经典的入门赛。
但kaggle平台虽说内容丰富，但毕竟是国外的网站，网页加载速度比较慢，而且没有中文页面，对于英语基础比较差的童鞋来说极其不友好。
另外，在使用kaggle的过程中，一定不能错过kaggle官方的交流社区，一些比赛的冠军团队一般会把思路和代码分享在这里。他们两的作用，就像咖啡和咖啡伴侣、课本和练习册，一个提供问题，一个提供参考答案与赛题交流。kaggle官方交流社区​blog.kaggle.com
三、KDD-cup
链接：KDD 2019 | KDD Cup 2019​
KDD-cup是目前数据挖掘领域最有影响力、最高水平的国际顶级赛事，每年都会吸引世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等前来参赛，被外界誉为大数据领域的奥运会。
KDD本来就是一个数据挖掘相关的会议，成绩优秀还可以顺带产出论文，所以很多高校和企业的实验室会参加。xgb的发明者陈天奇博士就是KDDCup12的冠军。所以说这个比赛是真正的全球诸神打架，难度可想而知，不太适合初学者参加。
同Kaggle一样，KDD也存在着语言障碍和加载速度慢等问题。
四、DataCastle
链接：DC竞赛-大数据竞赛平台​
可以看到这些比赛奖金也是挺诱人的。

当然，在“文献资料”区也提供了一些往届比赛又有团队的分享资料，更重要的是，如果你将要面临找工作的头疼问题，这个平台还提供了一些面试题。这些面试题都是由DataCastle从百度、腾讯等企业的网络公开招聘题中精选出来的，而且附上了详细解析和解题思路，非常适合数据分析岗位面试前的准备。

另外，DataCastle旗下还有一个DC学院，提供一些付费的课程以及少量免费课程。至于付费课程的价格嘛，emmm……，我是觉得有点感人，有需求的土豪请随意。

五、科赛（Kesci）
链接：和鲸社区 - Kesci.com
提供了一个在线计算平台K-Lab，
1. 比赛项目

这个平台的特点就是整体比赛难度较低，相应地奖金较少（咱也不是冲着拿奖去的是吧），很多比赛都是由高校组织，参与者大多都是在校学生。这是我当时参加的一个计算机视觉类的比赛，因为当时放假，归心似箭就回家去了。通过远程控制实验室的服务器进行远程调试，还经常断线，所以随便做了三五天熟悉了一下流程，简单地提交了几次就放弃了，达成了我们的队名“骚一波就走”的既定方针。就这样也差点闯入复赛，可见比赛难度不高，所以非常推荐新手来这里练手。

2. 数据集
如果你没有那么多精力，或者官网暂时没有你擅长领域的比赛，也可以点击“数据集”，下载公开的数据集来练手。

但是这些数据集没有好的项目实践
3. 任务
如果你创意能力强，对大数据的应用有足够的想法，还可以参加赛题征集任务。

4. 教程
当然，如果你是一个初学者，只是想看看数据分析的流程，这里这里也有一些教程和项目，都是基于jupyter的，可以一边学习一边实践。整体看了一下，教程偏入门，对于初学者比较友好。

项目一览

专栏一览
六、其他
数据挖掘比赛其实是一个非常耗费精力的比赛，在实践过程中，选择以上提到的一个到两个平台重点研究就足够了，下面再附上几个其他平台作为补充，供大家参考。
1. DataFountain
CCF指定专业大数据及人工智能竞赛平台-DataFountain
主要用来参加CCF大赛。CCF是由中国计算机学会主办，高校共同发起的计算机高水平大学生竞赛。主要面向大学生群体。里边好多人工智能大赛主要也是由计算机学会发起。
2. 腾讯广告算法大赛
腾讯广告算法大赛​
每年上半年举办，好处是非参赛时间也可以看看往届的赛题和数据集来研究研究。

3. JDATA智汇平台
京东旗下的大数据竞赛平台，上边公布的比赛较少。但是在该平台上整理了优秀团队的分享公开课，很好地做到了大赛的知识积淀，有空可以去学习一下。
链接：JDATA智汇平台​

最后，做一个各平台链接汇总：

阿里天池：天池大数据众智平台-阿里云天池
kaggle：Your Home for Data Science
KDD-CUP：KDD 2019 | KDD Cup 2019
DC竞赛：DC竞赛-大数据竞赛平台
Kesci：和鲸社区 - Kesci.com
Datafountain：CCF指定专业大数据及人工智能竞赛平台-DataFountain
腾讯广告算法大赛：腾讯广告算法大赛
JDATA智汇平台：JDATA智汇平台

另外，针对机器学习入门学习者，我还写了一篇利用scikit-learn预置数据集来入门机器学习的文章。感兴趣的可以看看。
点墨留香：机器学习超详细实践攻略(1)：细说scikit-learn里那些有趣又有用的彩蛋级入门数据集
补充： 谷歌最近出了一个数据集搜索引擎，绝对是人工智能学习者寻找数据集的强大工具，对本篇回答里所有的寻找数据集的方法绝对是降维打击，详情请看：
东写西读：谷歌强势出手，人工智能学习者有福了，从此数据资产跨入搜索时代！
以后也会持续补充更新，欢迎点赞转发收藏三连走起~


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好的产品体验不是一件容易的事情，是专业产品经理、UE、UI完美配合的产物，同样做好数据可视化也不容易，需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感觉，还能够换位到受众角度审视自己的作品，光有理论远远不够，还需要大量的实践磨炼，把理论固化成自己的感觉。
数据不准确、结论不是很清晰，所以数据可视化的最大难点在数据可视化之外的基础性工作，数据收集、数据分析没有做好，可视化就是徒劳无功。
数据可视化是用高度抽象的图表展示复杂的数据、信息，需要逻辑及其严密
维度多、变量多，不确定应该展示哪些信息数据过多，需要采用交互式的展现可视化，例如，可以充分利用地域的分级包含关系展示不同地域层次的图表。
和UI图形界面相比，图表只有有限的文字、图形指引，不能很好的说明数据的上下文关系。
图表高度抽象，对于阅读者素质要求很高，阅读者也需要了解各类图表所传递的对比关系、异同等基础知识。
选择正确的图表不容易，各类图表都有自己的优势和局限性，光柱状图就有一般柱状图、分组柱状图、堆积柱状图、横线柱状图、双向柱状图等。
图表细节处见真功夫，图表需要考虑细节实在是太多，布局、元素、刻度、单位、图例等等都需要合理。细节处理不到位，影响可视化的效果，例如：折线太细不便于观察线太粗又抹平了趋势细节;更严重问题可能误导受众，例如：刻度选取不合理折线过于陡峭。
可视化过程的注意事项
总结几点注意事项，少走些弯路：
数据图表主要作用是传递信息，不要用它们选技巧，不要追求过分漂亮
不要试图在一张图中表达所有的信息，不要让图表太沉重，适得其反
数据可视化是以业务逻辑为主线串联，不要随意堆砌图表
避免过度开发，什么数据都想展现，数据太多就选择最核心的数据指标、和正常偏差大的、能支持分析结论的
不要试图掩盖问题，回避“不良结论”，真实反映业务，暴露问题
慎用动态图表，尤其一个页面多个动态图表
避免过度设计，一般不适用3D、阴影，合理运用色彩同样能让图表显示的很高级

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3.大数据的特点是什么，大数据与Hadoop有什么关系？

http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html

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