大数据被比喻为“21世纪的钻石矿”一点也不为过,因为在当今信息化潮流中,大数据行业非常吃香。新的时代随着大数据、云计算、物联网发展而创新,而这些又反过来促进大数据的发展。那么怎样学习大数据挖掘?大数据挖掘难么?
一、大数据挖掘涉及的课程及学习内容
大数据挖掘在培训机构要如何学习?大数据挖掘需要学习的课程有机器学习、统计学、人工智能、数据库等,掌握这些知识基本上就学会大数据挖掘技术了。大数据技术不仅可以帮助企业实现需求预测的精确性,而且对提高员工调度效率有非常重要的作用,同时根据获取的数据直接对生产环节做出决策。
想要学习大数据挖掘,首先需要学习挖掘不同类型的数据:
1.高维的数据
2.图数据
3.无限的(infinite/never-ending)数据
4.贴有标签的数据
同时我们还要学习不同的计算模型:
1)MapReduce算法
2)流和在线(Streams and Online)算法
3)Single machine in-memory
然后,还要学习解决现实中的问题,像:推荐系统、关联规则、链接分析、重复检测。
二、大数据挖掘岗位需要具备的能力
1.编程能力
(1)编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的指 C 或者 Java ,小的指Python 或者 shell 脚本;需要掌握基本的数据库语言;
建议:MySQL python C ;语言是一种工具,需要仔细研究;推荐书籍:《C primer plus 》
(2)开发平台:Linux ;
建议:掌握常见的命令,掌握 Linux 下的源码编译原理;推荐书籍:《Linux 私房菜》
(3)数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等);
建议:多敲代码,多上 OJ 平台刷题;
(4)海量数据处理平台: Hadoop或者 Spark;
建议:主要是会使用,有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的;推荐书籍:《大数据 spark 企业级实战》。
2. 算法能力
(1)数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,优化理论。
建议:数学相关的知识,尽管不能完全掌握,但是也要大概了解每门学科的理论体系,涉及到相应知识点时经过查阅资料做到无障碍理解;
(2)机器学习:掌握 常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归,SVM,感知机;决策树,随机森林,GBDT,XGBoost等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题,交叉验证问题,模型选择问题,模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型( CNN ,RNN 等);
建议:这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景;
推荐书籍:《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
(3)自然语言处理:掌握常见的方法( tf-idf ,word2vec ,LDA );
看到这些也许你会觉得大数据挖掘非常难学,但事实上,只有找对了方法,大数据挖掘学习起来并不是那么深不可测。那么有什么方法呢,自学或报班学习,但是没有基础的同学是不建议自学的,因为大数据挖掘里面有很多专业知识,如果没人引路,自己琢磨太费时间,而且不一定能弄懂。
建议报班学习,魔据大数据专著大数据教学16年,有丰厚的经验和积淀。多年来为百度、阿里、腾讯等知名企业培养出无数大数据人才,而且魔据课程紧跟市场需求,课程实时更新,内容广泛且实用性强,特别符合社会的需要,魔据大数据拥有众多真实的企业项目,讲师除了日常授课外,还会亲自带领魔据学员做项目,培养学员的动手操作能力,尽早适应企业的工作内容和模式,这些都为学员将来的就业做准备,确保学员真正掌握大数据技术。
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