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)。

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)。

以上就是小編簡(jiǎn)單的介紹，希望對(duì)你有所幫助，還有更多相關(guān)的訊息，歡迎咨詢，驚喜多多，收獲多多。

課程咨詢

咨詢老師：金老師

咨詢電話：010-64707530

咨詢微信：15110074071

相關(guān)推薦