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人工智能入门,应该学python和linux

正在学人工智能,或想学人工智能的同学,一定要看看啦。

关于人工智能怎么学习,首先要了解人工智能的课程,它包含了两个课程:python和linux。这两个课程都是独立,没有先来后到之说。

从学习难易度来看,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。对于java和其他语言而言,python的实用性很强。

在人工智能和数据科学领域,Python几乎是万能的,任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库,只要学它,没有完成不了的任务。

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少走弯路,学会 shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

说完python和linux基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术?

Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?数据多了同样也需要排队处理。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算的。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别喜欢它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

好了,只要会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了,月薪2W都是小毛毛雨。

后续提高:大数据结合人工智能达到真正的数据科学家,打通了数据科学的通路,在公司是技术专家级别。

机器学习(Machine Learning, ML):是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相对容易。

深度学习(Deep Learning, DL):深度学习的概念源于人工神经网络的研究,这两年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。

当你把机器学习和深度学习全部掌握的时候,你完全就可以成为专家级别,就可以自主研发人工智能的配套产品了。

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