python大数据需要学哪些？
python大数据需要学习很多web开发，html、css、js还有反爬虫安全知识。如果是大数据方向要学习高等数学、c语言或者java语言、spss、mysql数据库、bi可视化。
人工智能硕博都有哪些课程？
研究生主要学习的课程有：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学。
机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像辨认、生物演化论、自然言语处置、语义网和博弈论等。需求的前置课程主要有：信号处置、线性代数、微积分，还有编程(最好有数据结构基础)。
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。
什么是weka应用技术？
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。
做C++开发，性格不适合做管理，想学大数据可行吗？
就国内互联网公司的实际情况来看，程序员的开发工作内容，大多属于技术创新力不足而难度不高，不断重复的劳力型性质，这类程序员的收入到一定程度达到天花板，在无力追求成为更高技术水平的架构师，或CTO类管理层时，只能寻求职业方向转型。
本人也是从计算机专业转型到大数据方向，利用多年企业运营管理经验，专攻商业数据分析，目前尚在不断学习及实践中。希望以下内容能为想要职业转型节点上的同学们，提供一些实质的帮助。
1、厘清自我现状；
经济收入，家庭状况，知识结构，专业技能等等；30多岁的年纪正是事业快速上升期，对自我有个清晰的了解，SWOT分析这里可以使用下，为自己做个清晰明了的***绘本，思路清晰，才能为未来职业规划制定合理优化的方案。
2、制定清晰目标；
根据自我***现状，力所能及地制定目标，比如题主转型大数据方向，那么具体到什么岗位，或角色。
比如侧重大数据算法岗，或者数据分析运营岗，或者大数据研究科学专家等等。
J***a开发工程师有必要转型大数据吗？为什么？
大数据是我的研究方向之一，从2012年至今经历了不少大数据的落地项目，我在头条上也陆续回答了一些关于大数据的相关问题，想了解大数据的朋友可以关注我，相信一定会有所收获，有关于大数据的具体问题也可以咨询我。
近年来大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一得到了快速的发展和广泛的重视，无论从国家各级***还是各大公司[_a***_]都制定了大数据的发展战略。可以说大数据的快速发展带动了整个社会对数据的重视，数据的价值正在被发掘和体现。
大数据涉及到数据的***集、整理、传输、存储、分析到呈现，涉及到很多岗位和不同的人员配置，很多不同的专业人才都可以参与到大数据行业，也给计算机从业者提供了新的机会。
这其中有大量的J***a程序员考虑从事大数据方面的研发，J***a程序员从事大数据开发还是有一定优势的，不少大数据平台产品本身就是***用J***a语言开发的，比如hadoop。所以，J***a程序员从事大数据是一个不错的选择。
大数据、物联网、云计算是第三次信息化浪潮的三大代表技术，大数据是物联网、云计算发展到一定阶段的必然产物，而大数据又极大的促进了人工智能的发展，所以大数据技术是未来驱动大量新技术的基石，作为程序员了解并掌握大数据相关技术是非常有必要的。
至于是否彻底转向大数据领域，则要根据具体问题具体分析，其实J***a程序员在物联网、云计算领域的机会也非常多，而且物联网、云计算本身与大数据技术密不可分，所以如果在从事物联网、云计算相关工作的程序员可以一边完成本职工作一边学习大数据技术。
如果有大数据方面的问题，或者云计算、物联网相关的问题可以咨询我。
在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从J***a程序员转J***a大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用J***a语言完成，未来10年，J***a大数据的需求量会越来越大。
现在学习J***a的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，J***a程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为J***a程序员的加班时间过长导致，所以大批J***a工程师前辈已经先一步进军大数据了。下面就来说下大数据的就业岗位有哪些？J***a程序员转行大数据需要掌握哪些知识？
1、Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据学习中是必须学习的知识。
2、数据分析师
数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
