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怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘?大數(shù)據(jù)挖掘難么?

來(lái)源:教育聯(lián)展網(wǎng) | 發(fā)布時(shí)間: | 編輯:佚名

大數(shù)據(jù)被比喻為“21世紀(jì)的鉆石礦”一點(diǎn)也不為過(guò),因?yàn)樵诋?dāng)今信息化潮流中,大數(shù)據(jù)行業(yè)非常吃香。新的時(shí)代隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而創(chuàng)新,而這些又反過(guò)來(lái)促進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。那么怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘?大數(shù)據(jù)挖掘難么?

大數(shù)據(jù)被比喻為“21世紀(jì)的鉆石礦”一點(diǎn)也不為過(guò),因?yàn)樵诋?dāng)今信息化潮流中,大數(shù)據(jù)行業(yè)非常吃香。新的時(shí)代隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而創(chuàng)新,而這些又反過(guò)來(lái)促進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。那么怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘?大數(shù)據(jù)挖掘難么?


一、大數(shù)據(jù)挖掘涉及的課程及學(xué)習(xí)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)要如何學(xué)習(xí)?大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)的課程有機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)等,掌握這些知識(shí)基本上就學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)了。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測(cè)的精確性,而且對(duì)提高員工調(diào)度效率有非常重要的作用,同時(shí)根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)直接對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)做出決策。


想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘,首先需要學(xué)習(xí)挖掘不同類(lèi)型的數(shù)據(jù):

1.高維的數(shù)據(jù)

2.圖數(shù)據(jù)

3.無(wú)限的(infinite/never-ending)數(shù)據(jù)

4.貼有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)

同時(shí)我們還要學(xué)習(xí)不同的計(jì)算模型:

1)MapReduce算法

2)流和在線(Streams and Online)算法

3)Single machine in-memory

然后,還要學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題,像:推薦系統(tǒng)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、鏈接分析、重復(fù)檢測(cè)。

怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘?大數(shù)據(jù)挖掘難么?

二、大數(shù)據(jù)挖掘崗位需要具備的能力

1.編程能力

(1)編程基礎(chǔ):需要掌握一大一小兩門(mén)語(yǔ)言,大的指 C 或者 Java ,小的指Python 或者 shell 腳本;需要掌握基本的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言;

建議:MySQL python C ;語(yǔ)言是一種工具,需要仔細(xì)研究;推薦書(shū)籍:《C primer plus 》

(2)開(kāi)發(fā)平臺(tái):Linux ;

建議:掌握常見(jiàn)的命令,掌握 Linux 下的源碼編譯原理;推薦書(shū)籍:《Linux 私房菜》

(3)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析基礎(chǔ):掌握常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及操作(線性表,隊(duì),列,字符串,樹(shù),圖等),掌握常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)算法(排序算法,查找算法,動(dòng)態(tài)規(guī)劃,遞歸等);

建議:多敲代碼,多上 OJ 平臺(tái)刷題;

(4)海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái): Hadoop或者 Spark;

建議:主要是會(huì)使用,有精力的話可以看看源碼了解集群調(diào)度機(jī)制之類(lèi)的;推薦書(shū)籍:《大數(shù)據(jù) spark 企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)》。


2. 算法能力

(1)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):概率論,數(shù)理統(tǒng)計(jì),線性代數(shù),隨機(jī)過(guò)程,優(yōu)化理論。

建議:數(shù)學(xué)相關(guān)的知識(shí),盡管不能完全掌握,但是也要大概了解每門(mén)學(xué)科的理論體系,涉及到相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)時(shí)經(jīng)過(guò)查閱資料做到無(wú)障礙理解;

(2)機(jī)器學(xué)習(xí):掌握 常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性回歸,邏輯回歸,SVM,感知機(jī);決策樹(shù),隨機(jī)森林,GBDT,XGBoost等);掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論(過(guò)擬合問(wèn)題,交叉驗(yàn)證問(wèn)題,模型選擇問(wèn)題,模型融合問(wèn)題等);掌握常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型( CNN ,RNN 等);

建議:這里的掌握指的是能夠熟悉推導(dǎo)公式并能知道模型的適用場(chǎng)景;

推薦書(shū)籍:《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》《機(jī)器學(xué)習(xí)》《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》《 UFLDL 》

(3)自然語(yǔ)言處理:掌握常見(jiàn)的方法( tf-idf ,word2vec ,LDA );


看到這些也許你會(huì)覺(jué)得大數(shù)據(jù)挖掘非常難學(xué),但事實(shí)上,只有找對(duì)了方法,大數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)起來(lái)并不是那么深不可測(cè)。那么有什么方法呢,自學(xué)或報(bào)班學(xué)習(xí),但是沒(méi)有基礎(chǔ)的同學(xué)是不建議自學(xué)的,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)挖掘里面有很多專(zhuān)業(yè)知識(shí),如果沒(méi)人引路,自己琢磨太費(fèi)時(shí)間,而且不一定能弄懂。


建議報(bào)班學(xué)習(xí),魔據(jù)大數(shù)據(jù)專(zhuān)著大數(shù)據(jù)教學(xué)16年,有豐厚的經(jīng)驗(yàn)和積淀。多年來(lái)為百度、阿里、騰訊等知名企業(yè)培養(yǎng)出無(wú)數(shù)大數(shù)據(jù)人才,而且魔據(jù)課程緊跟市場(chǎng)需求,課程實(shí)時(shí)更新,內(nèi)容廣泛且實(shí)用性強(qiáng),特別符合社會(huì)的需要,魔據(jù)大數(shù)據(jù)擁有眾多真實(shí)的企業(yè)項(xiàng)目,講師除了日常授課外,還會(huì)親自帶領(lǐng)魔據(jù)學(xué)員做項(xiàng)目,培養(yǎng)學(xué)員的動(dòng)手操作能力,盡早適應(yīng)企業(yè)的工作內(nèi)容和模式,這些都為學(xué)員將來(lái)的就業(yè)做準(zhǔn)備,確保學(xué)員真正掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)。


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