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有什么關(guān)于投資證券的書推薦？

在做證券行業(yè)不懂技術(shù)怎末行，《股市趨勢技術(shù)分析》，《日本蠟燭圖技術(shù)》《愛略特波浪理論》，從我自己的實踐經(jīng)驗來說這三本書是必讀，確實是應(yīng)該是最就開始讀的。然后把這個可以讀幫一下忙《專業(yè)投機原理》《股票大作手回憶錄》那樣的話你就又有技術(shù)又有理念了。最后是你的跳級階段這個可以看看《影響力》《走出幻覺，走向成熟》。當然還有一個很多，但看多了要是你真正知道了總之他們的思想是一般的。如果不是你資金量很大，或則想高端大氣上檔次一些，那你價值投資是必然的選擇《證券投資分析》《彼得林奇的成功投資》這兩本書肯定我們好好看看吧。

零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)能學(xué)會嗎？

大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，都是目前數(shù)據(jù)價值化的最重要實現(xiàn)之一，所以怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個重點就只是相對而言數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的常見有兩種，一種是統(tǒng)計分析，近似于是機器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計分析主要注意是發(fā)揮數(shù)學(xué)的手法，按照已有的大量數(shù)據(jù)來反應(yīng)事務(wù)的聯(lián)系性。要想能熟練應(yīng)用統(tǒng)計分析，必須具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?？隙?，隨著目前統(tǒng)計工具的普及化，一些統(tǒng)計工具會如此大的漢字拆分統(tǒng)計分析的過程和難度，相對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)也很最薄弱的人來說，如果能當經(jīng)過一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，往往也能夠熟練地進行統(tǒng)計分析。

機器學(xué)習(xí)是另外一種比較較常見的數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)的目的那就是從一堆凌亂無序的數(shù)據(jù)中可以找到其背后的規(guī)律。機器學(xué)習(xí)的步驟兩類數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用，可以說機器學(xué)習(xí)的重點在算法設(shè)計上。來講，機器學(xué)習(xí)也是需要必須具備基礎(chǔ)扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。大多來說，機器學(xué)習(xí)兩類兩個階段，各是學(xué)習(xí)階段和識別階段，學(xué)習(xí)階段不需要能夠掌握數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系聯(lián)系，而識別階段則是對未知的東西數(shù)據(jù)的鑒別（分類等）。

隨著大數(shù)據(jù)的落地后應(yīng)用，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行數(shù)據(jù)分析的難度也在逐漸逐漸下降，.例如BI工具就也能確實會降低數(shù)據(jù)分析的門檻。BI工具通常必須學(xué)一些數(shù)據(jù)庫方面的知識，而數(shù)據(jù)庫知識的難度相對來說并不太大，這在這促進了BI工具的使用。

目前，場景數(shù)據(jù)分析是一個數(shù)據(jù)分析的重點和熱點，場景數(shù)據(jù)分析的商業(yè)應(yīng)用價值應(yīng)該比較高的。另外，場景數(shù)據(jù)分析對此行業(yè)知識有當然的要求。

我畜牧獸醫(yī)相關(guān)專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)幾千年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，比較多的研究方向聚集在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友這個可以參與我，我相信肯定會會收獲不小。

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