如何學習大數(shù)據(jù)處理？隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經(jīng)到了DT時代。大數(shù)據(jù)起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數(shù)據(jù)。他們怎樣才能學好大數(shù)據(jù)處理？具體內(nèi)容如下：！高層建筑都是由地基建

如何學習大數(shù)據(jù)處理？

隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經(jīng)到了DT時代。大數(shù)據(jù)起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數(shù)據(jù)。他們怎樣才能學好大數(shù)據(jù)處理？具體內(nèi)容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學習大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實的基本技能非常重要，這將決定你未來的身高?；炯寄馨ㄕ莆誴ython、Java等支持大數(shù)據(jù)的編程語言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)庫，以及高等數(shù)學和英語的標準。

了解大數(shù)據(jù)處理的工作機制，Hadoop、spark、strom等主流大數(shù)據(jù)框架及相關算法軟件。

有了計劃，學習就會有明確的目標和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎和學習狀態(tài)制定一套切實可行的學習計劃，計劃必須分解到位，詳述。并按照計劃，一步一步地完成。

對于不了解、專業(yè)知識較強的人員，我們可以通過網(wǎng)絡檢索、訪問學術網(wǎng)站或查閱學術文獻等方式學習相關知識，從而快速進入和熟悉未知領域，豐富我們的能力。

再好的知識儲備，沒有實際的實踐，也只是空談。所學知識在實際項目經(jīng)驗中獲得相應的經(jīng)驗價值，知識才會真正落地，自身也會得到提高。

只有通過不斷的歸納和及時的復習，所學的知識才能成為自己可以運用的能力。對于那些不夠扎實、被遺忘的地方，我們需要在學習的過程中多思考、多總結(jié)，以文件的形式記錄下來，轉(zhuǎn)化為自己的東西。

大專學歷的人沒有數(shù)學基礎，想學習python技術，未來能往大數(shù)據(jù)或人工智能方向進行職業(yè)發(fā)展嗎？

Python有以下發(fā)展方向：

除了基本的Python編程知識外，還需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等！除了基本的Python編程知識外，還需要了解HTTP協(xié)議、簡單的HTML，等等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉spark等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等

除了基本的python編程知識，您需要熟悉Linux。

除了基本的python編程知識外，您還需要熟悉CI/CD連續(xù)編譯、連續(xù)集成以及Jenkins、k8s等。

怎么理解十維空間？

您是一個擁有127萬粉絲的大V。讓我，一個農(nóng)民，回答什么是十維空間？我不明白。我不覺得羞恥

低維度數(shù)據(jù)應用PCA有沒有好處？

這需要數(shù)據(jù)和具體問題的具體分析。

在高維情況下，主成分分析的優(yōu)點是消除方差小的特征。如果有許多方差很小的特征，這樣的消元方法便于數(shù)據(jù)處理。如果所有特征方差都較大，即降維不明顯，主成分分析的效果就不明顯。

因此，對于低維數(shù)據(jù)，如果方差非常小，可以使用PCA進一步降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。如果沒有小方差的特征，就沒有影響。

至于使用PCA降維是否會讓您的數(shù)據(jù)更有利于下一步的處理，比如機器學習，我們需要自己去探索。有人說沒有無用的數(shù)據(jù)，也有人說信息量小的數(shù)據(jù)毫無價值。因此，效果需要具體分析。

什么叫

一般來說，蟑螂一直在爬行。我拿起拖鞋，把它弄平了。這就是降維罷工

K-L變換是離散變換的縮寫，也稱為主成分變換（PCA）。它是多光譜圖像X的線性組合，利用K-L變換矩陣a產(chǎn)生一組新的多光譜圖像y，表達式如下：

y=ax

其中X是變換前多光譜空間的像素向量；

y是變換前Houde主成分空間的像素向量；

A是變換矩陣，是X空間中協(xié)方差矩陣∑X的特征向量矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣。

從幾何角度看，變換后的主分量空間坐標系相對于原多光譜空間坐標系旋轉(zhuǎn)一個角度，新坐標系的坐標軸必須指向數(shù)據(jù)信息量大的方向。就新譜帶的主成分而言，它們包含了不同的信息，并呈現(xiàn)出下降的趨勢。

我建議大家看一下張崢、王艷萍、薛貴祥等主編的《數(shù)字圖像處理與機器視覺》第10章。