深度學習一般要學多長時間？象這個課程并非很長，畢竟要是是深度，那是一個拔高課程，時長1個月的樣子。優(yōu)就業(yè)有個一個月的直播課，是和洽談的簡單，題主這個全精通，概念很什么都看不清楚啊，什么樣才能算精通于呢

深度學習一般要學多長時間？

象這個課程并非很長，畢竟要是是深度，那是一個拔高課程，時長1個月的樣子。

優(yōu)就業(yè)有個一個月的直播課，是和洽談的

簡單，題主這個全精通，概念很什么都看不清楚啊，什么樣才能算精通于呢？

給樓主個建議吧，，學習深度學習，入門必看課程就是吳恩達的的《深度學習》課程，在網易云課堂上就能就看，在線的?；径?，看過了對深度學習有了個整體性的認識；接著是拿過去一個深度學習框架好好學，幫我推薦TensorFlow（有人也許是會推薦推薦Caffe），資源很國家公綜合教材的。

走完上面兩步，基本是假如一天都死勁學，一個月肯定是可以的比較熟練使用的，，，，，，精不精通于，就別想了，這學科本身就有很多問題必須去可以解決，哪能談得上全精通？會用就還好了！

一定得增強自己的方向來學，依據什么具體任務去可以確定必須學啥，要不，都到底自己學的東西能干啥，因為，要有兩個具體一點的學習計劃。

后來，應該那一句話，就算是你學一年，也沒敢說精通于，樓主的問題太浮夸做作了，，，，，，但能比較好非常熟練的使用深度學習框架解決了問題肯定比較不是現實的。

必須自學深度學習能中,選擇報班學習和報班兩種方法，如何自學的話花的時間就不好啊說了，如果你是有基礎的，不過理解和學習能力強，在自學中還能夠自己解決問題，這樣這樣的話如何自學起來也不費事，時間也絕對不會太長。可是如果毫不精通滿，那么很有可能學出聲就更加困難，這時候就是需要選擇報班，以某公的深度學習課程來講，總計30課時，5周時間上完，沒基礎還會送python基礎課，相關證書和企業(yè)源碼等。

大數據主要涉及的內容有哪些？可以從事哪些崗位？

記得大學本科畢業(yè)的第一份工作，我們公司的業(yè)務應該是做BI產品研發(fā)。哪時候互聯(lián)網還沒有今天那樣燙人，也沒有大數據、移動互聯(lián)網的概念。我記得有一次和同事去華師后門買書，同事買了一本javascript,我買了一個ajax。那時，我們產品的客戶端是用Delphi旗下的，總之買書應該是是為補充一點新知識，工作中基本用不了。在公司的第三年，公司要轉做web的BI展示界面，我?guī)凸居胹vg做了兩個展示組件，心里我還是美滋滋的。

不斷時間的推移、電商的發(fā)展，大數據、云計算很顯然成了每個互聯(lián)網公司對外宣傳的標準說法。如果不是不講點這些概念，倒是給人覺得不完全些逼格。記住10年在公司的三次培訓上，有個同事問，云計算有沒你搞出去的，就是因為我姓云。聽了這個問題，我癡笑終非。

大數據這個概念喊了一直以來了，很多人我還是不清楚大數據指的是什么？就是為了解釋好這個問題，我還去專門買去搜索了大數據的概念。很老實說百科的解釋，連我從事行業(yè)了這么多年互聯(lián)網的人，也沒沒看明白。

“大數據（big data），IT行業(yè)術語，是指不能在肯定會時間范圍內用第一項軟件工具進行捕捉、管理和如何處理的數據子集，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、敏銳的洞察突然發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多元化的信息資產。”

什么是大數據？

大數據說的直白點，那就是發(fā)揮一套技術手段，把數據變的信息和知識的過程。數據對于是沒有價值的東西，我們要把數據加工成信息的或知識，才能被人類再理解。舉個例子：公司一天的考勤數據是意義不是太大的東西，不過我們按照一月員工考勤數據的分析和比較好，我們才發(fā)現張三這個員工總是遲到。這樣的話，張三總是早退這個信息就對公司的管理有幫助了，領導必須去了解下，是不是我張三家有什么事？或者張三最近再次出現別的狀況？

大數據的“大”又要如何再理解呢？正所謂“大”，一層含義指數據的體量大，在數據庫時代數據以GB為單位，但在互聯(lián)網時代以TB為單位，數據的體量升了一個數量級。另一層含義指數據形式的多樣化。在傳統(tǒng)BI應用中，數據大都是存儲位置在關系型數據庫中，但在互聯(lián)網時代，數據的形式變得更加豐富化了，比如:文本、視頻及數據庫。清楚了大數據的概念，我們下來看，大數據中有哪些內容。

大數據的內涵

大數據從技術的角度看看，真包含兩大分支：數據分析和數據挖掘。數據分析是對歷史數據的分析，為管理能提供輔助決策信息。數據挖掘是研究趨勢和未來的問題，比較多運用在預測方面。從業(yè)務的時效性那些要求上去看，分為：實時交互分析系統(tǒng)和離線分析系統(tǒng)。比如:網站的實時地用戶區(qū)域分佈狀況應該是實時分析建構；2019年全國各省GDP排名分析應該是離綫講應用。

從大數據項目的過程看，大數據包含：數據采集、數據收集、數據轉化與存儲、數據建模分析、上層應用展示等。大數據的難點，本質海量數據的分析，這又牽涉到海量數據存儲及分析架構等問題。

聽從Hadoop的技術體系來講，flume為了抽取和轉化存儲文件在服務器各處的日志及數據，儲存在以hdfs文件系統(tǒng)或者hive或者hbase等數據倉庫中，再利用hadoop架構的規(guī)范，c語言設計mapreduce作業(yè)，再把分析結果展示展示給用戶?？隙?，這里面設計到數據分析的各種算法。

大數據相關的工作崗位

下面可以介紹下，大數據相關的核心崗位：

業(yè)務專家或者顧問：為大數據需要提供研發(fā)方向和可以確定研究主題，并為技術人員可以提供業(yè)務支持。

數據分析師：從事行業(yè)數據收集、收拾、分析并依據是什么數據做出決定評估和預測的專業(yè)人員。

數據挖掘工程師：從海量數據中才發(fā)現規(guī)律，不需要好點的算法和數學基礎。

可視化工程師：提供給美觀、便于日后人們明白的分析的結果展示界面。

維護工程師：負責服務器環(huán)境的配置、堆建和運維。

每個公司按結構的大數據技術線路不同，工作崗位會有所差距。感興趣朋友，可以自己去知道一點下，現有的幾種大數據方案。

與此同時5G網絡的建設，接入網絡的iot設備會越來越多，互聯(lián)網所積累的數據，還會成級數增強。在未來幾年，大數據行業(yè)始終是朝陽行業(yè)，需要的大數據人才會越來越多，期望本文對有意愿加入大數據行業(yè)的朋友，有所啟發(fā)和幫助，也只希望大家能對大數據的概念，有更清晰的認識。謝謝！