提起大數(shù)據(jù)，很多人都會連帶看到一個詞——“機器學(xué)習(xí)”。這讓很多剛剛?cè)腴T大數(shù)據(jù)的學(xué)員有些摸不到頭腦。什么是大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)？大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)又能應(yīng)用到哪些領(lǐng)域呢？

什么是大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)

從字面意思，我們可以把“機器學(xué)習(xí)”初步理解為讓機器學(xué)習(xí)。所謂的機器，大部分情況下是你所寫的一個程序。而你就是這個“機器”的老師，你需要找很多資料，供“機器”學(xué)習(xí)使用。

例如，在你需要讓你寫的一個程序能夠自動識別音樂的風(fēng)格。那么，你就需要對大量的音樂進行分類，讓你的程序了解到，具有什么特征的音樂屬于搖滾，什么樣的音樂屬于鄉(xiāng)村音樂。當你從程序經(jīng)過反復(fù)的分析學(xué)習(xí)中掌握了其中的規(guī)律后，再有人上傳一段音樂，程序就能將其自動分類。往往樣本越大，程序識別的準確率越高。

還記得今年又一個機器人僅用幾分鐘的時間就以絕對優(yōu)勢打敗了人類牛的Dota2選手。而這為機器人選手的研發(fā)者只是讓程序分析了兩個星期的Dota2比賽視頻。這就是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的一個重大領(lǐng)域——人工智能。這一技術(shù)將給人類帶來巨大的便利，但也產(chǎn)生了巨大的社會憂慮。

那么，“機器學(xué)習(xí)”和大數(shù)據(jù)又有什么必然的聯(lián)系呢？可以說，機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個衍生。需要先有大數(shù)據(jù)技術(shù)，才能談得上機器學(xué)習(xí)，才能為機器學(xué)習(xí)做足夠的支撐，然后才有我們?nèi)缃窠蚪驑返赖娜斯ぶ悄堋?/span>

因此，不論是機器學(xué)習(xí)還是人工智能，我們都需要先從大數(shù)據(jù)開始學(xué)起。魔據(jù)教育，專業(yè)從事大數(shù)據(jù)教育培訓(xùn)，0基礎(chǔ)入學(xué)，100%就職高薪企業(yè)，讓你順利成為大數(shù)據(jù)行業(yè)高端人才。

大數(shù)據(jù)機器人學(xué)習(xí)課程大綱

①Java語言

Java語言: 以java語言為基礎(chǔ)掌握面向?qū)ο缶幊趟枷胨婕暗闹R，以及該知識在面向?qū)ο缶幊趟枷胫械膽?yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生設(shè)計程序的能力。

② 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

掌握基于JAVA語言的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法原理，并且能夠自己動手寫出來關(guān)于集合的各種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且了解這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理的問題和優(yōu)缺點。

③ 數(shù)據(jù)庫原理與MYSQL數(shù)據(jù)庫

掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的原理，掌握結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特性。掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的范式。經(jīng)過MYSQL數(shù)據(jù)庫掌握經(jīng)過SQL語言與MYSQL數(shù)據(jù)庫進行交互。熟練掌握各種復(fù)雜SQL語句的編寫。

④LINUX操作系統(tǒng)

全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網(wǎng)絡(luò)配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據(jù)具體業(yè)務(wù)進行復(fù)雜SHELL腳本的編寫。

⑤ Hadoop技術(shù)

學(xué)習(xí)Hadoop技術(shù)的兩個核心：分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式計算框架MapReduce。掌握MR的運行過程及相關(guān)原理，精通各種業(yè)務(wù)的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現(xiàn)原理。掌握使用Hadoop進行海量數(shù)據(jù)的存儲、計算與處理。

⑥ 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)

精通分布式數(shù)據(jù)庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)。精通分布式數(shù)據(jù)庫原理、應(yīng)用場景、HBASE數(shù)據(jù)庫的設(shè)計、操作等，能結(jié)合HIVE等工具進行海量數(shù)據(jù)的存儲于檢索。

⑦ 數(shù)據(jù)倉庫HIVE

精通基于hadoop的數(shù)據(jù)倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數(shù)據(jù)操作。內(nèi)部表、外部表及與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別，掌握HIVE的應(yīng)用場景及Hive與HBase的結(jié)合使用。

⑧ PYTHON語言

精通PYTHON語言基礎(chǔ)語法及面向?qū)ο?。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、算法等框架。并根據(jù)業(yè)務(wù)可以基于PYTHON語言開發(fā)完成的業(yè)務(wù)功能和系統(tǒng)。

⑨ 機器學(xué)習(xí)算法

熟練掌握機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法，掌握算法的原理，公式，算法的應(yīng)用場景。熟練掌握使用機器學(xué)習(xí)算法進行相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，保證分析結(jié)果的準確性。

⑩Spark高級編程技術(shù)

掌握Spark的運行原理與架構(gòu)，熟悉Spark的各種應(yīng)用場景，掌握基于SparkRDD的各種算子的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應(yīng)用SparkSql對各種數(shù)據(jù)源處理,熟練掌握Spark機器學(xué)習(xí)算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎(chǔ)上，能夠構(gòu)建出大型的離線或?qū)崟r的業(yè)務(wù)項目。

? 真實大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

經(jīng)過幾個真實的大數(shù)據(jù)項目把之前學(xué)習(xí)的知識與大數(shù)據(jù)技術(shù)框架貫穿，學(xué)習(xí)真實的大數(shù)據(jù)項目從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數(shù)據(jù)項目開發(fā)的設(shè)計思想，數(shù)據(jù)處理。

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