大数据该怎样学习（大数据怎么学好）

深度学习是当前很火热的研究方向，很多人都想跃跃欲试，这也包括我自己。现在就自己的点滴只是分享给大家，希望大家一块共同学习。以下是小编为你整理的大数据该怎样学习

神经网络是最早提出来的，每一个新兴的事物提出来，都会有它提出的意义，之所以他这么火热，是因为他在众多机器领域有着突出的贡献。

在此基础上，由于神经网络的强烈发展，有关研究人员提出了基于深度学习算法的研究，这更有益于在神经网络基础上的补充，使得后期卷积神经网络的发展出现了高峰期。

深度学习神经网路应用于图像分类提取处理中，效果是相当好的，可以依据图像特征分类，局部突出特征的特点，提取反差较大的模块作为对比，进行深度记忆，最终得到想要的结果。

然而深度学习算法对于初学者来说研究起来相当困难，但是观点点也就那么几个，只要掌握了其中的道理，学起来是会入迷的，就如同这个深度学习的字面含义一样，不断的学习，逐步递进。

神经网络包括三个方面：输入层，输出层和隐含层。

人脸识别是当前很火热的新兴事物，当然要实现这个功能，有很多种途径，其中利用深度学习进行分类处理，利用类内变化，消除局部原因，放开任何一个突出性的原因去研究。

在当前研究过程中，深度学习需要依托于大数据，在大数据的海量数据库信息中，深度置信网络将会给深度学习带来巨大的冲击和变化。

什么是数据分析

“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程(交互逻辑设计等)，到回收数据的整理(机器层面和人工层面)，与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现(项目成果呈现)，都有“数据分析”涉及。对单一产品来讲，数据分析(非挖掘)的集中体现，往往在运营层面。

一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。产品经理也可以依据产品日常数据进行用户需求分析。从典型性上看，电商和网络游戏是这个框架下比较成熟的两类数据链条。对于商业咨询/研究来讲，数据分析为观点服务，这里的数据分析，选样、分析过程、呈现都是依附于特定商业目标和商业逻辑的，没有太多的共性。重要的是要知道如何获取高质量的数据，以及熟练使用业界通用的分析方法。

此外，在一些商业提案、演讲、培训中也会用到数据分析，这里的数据分析更是为了主题服务，一方面需要描述市场规模、时间变化趋势等的宏观数据，另一方面需要具体的案例数据，讲述提案所涉及的方法在哪些指标上使客户/用户得到提升。综上，数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置，产品、运营、市场，甚至销售、商务、人力，等等等等，当然职位可能就叫数据分析，但理解这个职位在哪一个业务板块，会更利于数据分析的进行。

工作区学习

在移动学习平台可以专门开辟一个工作区，将任务分配、任务跟踪、工作日程、工作文档、工作交流等功能放在里面。公司各部门可以利用这个区域进行工作协同。新入职人员也可以使用这个平台进行入职培训。这就类似于一个工作社群，具备交互辅导、群组讨论等功能。有利于部门内部协同，尤其适用于基于项目的跨部门虚拟性组织的工作。

移动学习还能够与e-leaning、线下课程相互融合，发展O2O混合式学习模式。幕课课程系统完整，但是时间长，且受制于PC端;移动学习易于学习、方便廉价，但是碎片化不完整。幕课可以改造成微课作为导入课程，深入学习在PC端进行。在领导力发展项目中，训前可以通过移动学习掌握基础知识，训中可以采用行动学习在问题解决中相互学习，训后可以在移动学习平台进行跟踪，形成社群化交流互动，帮助学习的转化与绩效的达成。

公司培训部门可以依靠移动学习平台积累学习数据，优化培训管理。如学员的学习习惯、培训档案，讲师的授课档案，所有的培训大数据全部都有。而且可以基于个性化推送，无论是学员还是讲师，所有的用户都能看到自己的。比如这个岗位必修的线上线下课程是什么，学习了多少课时，作为讲师讲了多少课时，现在通过这个平台，不仅是线上的数据，线下的数据一样可以统计。大数据可以指导优化企业学习。例如，培训部门可以跟踪学员的学习兴趣，开发最受欢迎与务实的培训课程。

新闻大数据是报社的制胜法宝

新闻大数据借助于领域词表、大数据和人工智能技术，将杂乱无章的新闻条目数据按照领域词表自动重新聚类，并在聚类的基础上，进行数据重组和集成，形成具有较大价值的专题数据，提供给机构和读者。

互联网媒体对传统报社构成了较大冲击，经济效益显著下滑，读者数量也急剧减少。报社赖以生存的新闻报道已经被今日头条、手百等互联网媒体所取代，读者通过手机百度等媒体就可以全面了解当前热点、新闻、时政等新闻内容，导致报社读者大量流失，读者的流失又直接导致了广告商投入和报纸销量的减少。

针对互联网媒体的冲击，报社也投入了大量资金以应对日趋恶化的经营环境，例如，建立新闻网站、移动新闻客户端、融媒体建设等。但大多收效甚微，主要原因是——虽然新闻的生产方式、经营方式已经数字和互联网化，提高了新闻的生产和传播效率，但是其经营的内容没有改变，依然是售卖新闻模式，该模式同手机百度等媒体相比，缺乏内容竞争力，读者自然就不买账了。

不过，报社也有其自身的竞争力。以参考消息为例，参考消息完成了自1953年至今所有参考消息版面的数字化加工工作，加工后的数字内容以PDF、数据库、XML等多种方式存储，为大数据增值服务提供了数据支撑。参考消息大数据集中体现了中国自建国以来，国外媒体对中国外交、经济、政治、民生等方面的报道及观点，其承载的文化内容和历史内涵都是不言而喻的，对研究中国国情及发展历程具有很大的文献情报价值，对图书馆、机构、社会组织、企业、读者都有较强的内容吸引力，也是今日头条、手百等媒体不能给予读者的内容。

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