一談到大數(shù)據(jù)技術(shù)，很多人首先想到的是數(shù)學(xué)，我覺得是因為數(shù)字在數(shù)學(xué)體系中穩(wěn)固的位置吧，而大數(shù)據(jù)技術(shù)也和數(shù)學(xué)緊緊地結(jié)合在一起。今天千鋒互聯(lián)向大家介紹大數(shù)據(jù)中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。
1.概率論與數(shù)理統(tǒng)計：
這部分與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系非常密切，條件概率、獨立性等基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、方差分析及回歸分析、隨機過程（特別是Markov）、參數(shù)估計、Bayes理論等在大數(shù)據(jù)建模、挖掘中就很重要。大數(shù)據(jù)具有天然的高維特征，在高維空間中進行數(shù)據(jù)模型的設(shè)計分析就需要一定的多維隨機變量及其分布方面的基礎(chǔ)。Bayes定理更是分類器構(gòu)建的基礎(chǔ)之一。除了這些這些基礎(chǔ)知識外，條件隨機場CRF、隱Markov模型、n-gram等在大數(shù)據(jù)分析中可用于對詞匯、文本的分析，可以用于構(gòu)建預(yù)測分類模型。
當(dāng)然以概率論為基礎(chǔ)的信息論在大數(shù)據(jù)分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息論里面的概念。
2.線性代數(shù)：
這部分的數(shù)學(xué)知識與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系也很密切，矩陣、轉(zhuǎn)置、秩塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值與特征向量等在大數(shù)據(jù)建模、分析中也是常用的技術(shù)手段。
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中，許多應(yīng)用場景的分析對象都可以抽象成為矩陣表示，大量Web頁面及其關(guān)系、微博用戶及其關(guān)系、文本集中文本與詞匯的關(guān)系等等都可以用矩陣表示。以矩陣為基礎(chǔ)的各種運算，如矩陣分解則是分析對象特征提取的途徑，因為矩陣代表了某種變換或映射，因此分解后得到的矩陣就代表了分析對象在新空間中的一些新特征。所以，奇異值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用是很廣泛的。
3.優(yōu)化方法：
模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練是很多分析挖掘模型用于求解參數(shù)的途徑，基本問題是：給定一個函數(shù)f:A→R，尋找一個元素a0∈A，使得對于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（zui小化）；或者f(a0)≥f(a)（zui大化）。優(yōu)化方法取決于函數(shù)的形式，從目前看，優(yōu)化方法通常是基于微分、導(dǎo)數(shù)的方法，例如梯度下降、爬山法、zui小二乘法、共軛分布法等。
4.離散數(shù)學(xué)：
它是所有計算機科學(xué)分支的基礎(chǔ)，自然也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要基礎(chǔ)。
由于經(jīng)濟增長有限，國家在未來10年甚至更長的時間內(nèi)，一個新的經(jīng)濟增長點是來自于科技的增長、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的一些增長，以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)的增長，一定離不開人才的培養(yǎng)，企業(yè)有大量的資金投入到這些創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的領(lǐng)域，同樣也會需要大量的人才去做這樣的工作，那么這些人才就是我們今天講到的IT人才或DT人才，這是千鋒培訓(xùn)的主戰(zhàn)場。那么為什么要選擇千鋒大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)呢？
千鋒面向的是全棧式人才培養(yǎng)，不只是教你大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因為大數(shù)據(jù)技術(shù)是需要有一定的技術(shù)基礎(chǔ)的，你必須要在學(xué)完傳統(tǒng)的IT開發(fā)技術(shù)之上，我們再去對IT系統(tǒng)進行一些改造和升級，來做一些大數(shù)據(jù)的開發(fā)。 所以千鋒的核心優(yōu)勢就是基于6年中積累的成熟的IT技術(shù)基礎(chǔ)的課程產(chǎn)品，這些IT技術(shù)基礎(chǔ)的課程產(chǎn)品里面，千鋒培養(yǎng)出的學(xué)員既參加了基礎(chǔ)的培訓(xùn)，又參加了大數(shù)據(jù)課程的培訓(xùn)，是一個全棧式的人才培養(yǎng)，而不是基于一點的人才培訓(xùn)。
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