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未来希望从事机器学习的方向,有必要学习linux吗
1、可以把重点放在机器学习的模型和算法上，应用场景和申请专利也很重要。机器学习是一门交叉学科，可以解决许多实际中的问题，Linux是操作系统。一般机器学习的程序可以在windows、linux、mac等系统上，但是大规模并行的机器学习程序一般在基于linux的分布式系统中。
2、大部分医学领域内的生信人员通常专注于临床工作或实验室工作，投入大量精力于 R 语言。对于处在相同领域的人而言，额外学习 Python 或 Linux 可能并非首要任务，除非有特别需求或兴趣。接下来，我们探讨为什么 Python 被认为更适合机器学习。
3、机器学习和linux可能有关系， 但没有必须的关系， 主要看所开发的机器学习斯通是否在Linux上平台开发和运行。不过目前的大部分机器学习由于***用的算法，开发或多或少都会和linux相关， 毕竟linux是最稳定的开源系统。
4、大数据运维和云计算：成为一名大数据运维工程师，负责确保大数据平台的开发与稳定运行。需要熟悉大数据生态圈，掌握包括Linux、Hadoop、Python、Redis等在内的相关技术点。 大数据离线开发技术：成为一名大数据工程师或大数据开发工程师，专注于大数据离线开发。
5、侧重的方向不同吧，我感觉更重要的还是兴趣吧。如果喜欢做一些实际应用的开发、优化，更加喜欢编程，那么就前者吧；如果你比较喜欢数据分析，喜欢数据挖掘，同时有比较好的数学基础（当然这个也需要编程基础），更侧重于一些理论性的东西，那可能后者就更加适合你。
6、阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理 Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
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