最近几年，大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中0基础的小白也有不少，甚至有的连编程语言不太了解,所以说有些同学就对自己失去了信心，认为自己学习不了大数据，那么这肯定是错误的。那么在这里，我简单的带领大家去了解一下大数据到底应该如何学习。

课程名称:大数据实战班课程

课程推出时间:2017.07.01

课程版本号:5.0

主要针对版本:JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用开发工具:Eclipse、IDEA

课程介绍:

新增Java基础、JavaWeb核心编程、JavaWeb三大框架、网络爬虫、分布式电商网站开发等课程模块。培养学生编程能力，让零基础学员能够更好的学习大数据项目。 大数据方面方面，新增点击流日志收集系统、用户日志分析报表系统、用户画像系统等案例。让学员不仅仅学习到大数据技术点，能够使用大数据解决实际问题。 扩充机器学习课程为10天。该课程历时一年研发，深入浅出，能够让学员更好的入门机器学习，成为人工智能开发的初级工程师。

10年营销推广经验 6年教学经验

工作经历

曾任职于百度公司，高级

运营顾问、百度客户经理、

百度商学院讲师等岗位。

56所连锁校区，遍布全国各地

      天琥全国连锁校区遍布：上海、广州、深圳、武汉、南宁、长沙、赣州、重庆、西安、昆明、南京、成都、南昌、太原、厦门、石家庄、青岛、郑州、杭州、佛山、福州、合肥、苏州、兰州、天津、济南、海口、贵阳、东莞等全国各大省市，让学习更便捷。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

紧跟行业发展，在知识的道路上不断前进。学习之路犹如逆水行舟，不进则退，而IT行业相对于一般传统行业，发展的速度更快，技能的更新也同样很快；所以，想要发展好，走得远，就要不断学习，不断根据行业发展调整学习计划。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

ID3算法的性能分析：

ID3算法的假设空间包含所有的决策树，它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间。所以ID3算法避免了搜索不完整假设空间的一个主要风险：假设空间可能不包含目标函数。

ID3算法在搜索的每一步都使用当前的所有训练样例，大大降低了对个别训练样例错误的敏感性。因此，通过修改终止准则，可以容易地扩展到处理含有噪声的训练数据。

ID3算法在搜索过程中不进行回溯。所以，它易受无回溯的爬山搜索中的常见风险影响：收敛到局部最优而不是全局最优。