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你知道大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)嗎？在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候范圍過(guò)廣，內(nèi)容過(guò)多時(shí) ，我們應(yīng)該怎么去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)所需要的技術(shù)呢？
大數(shù)據(jù)技術(shù)作為涉及多方面知識(shí)的IT技術(shù) ，所需要學(xué)習(xí)的東西是比較多的，往往有人在面臨這眾多的學(xué)習(xí)資料不知道從何下手，其實(shí)我們可以根據(jù)大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向來(lái)進(jìn)行專項(xiàng)學(xué)習(xí) 。
一、大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向大致可以分為：數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、算法工程師。
1、數(shù)據(jù)挖掘工程師
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中的知識(shí) ，這些知識(shí)可使企業(yè)決策智能化、自動(dòng)化，從而使企業(yè)提高工作效率，減少錯(cuò)誤決策的可能性，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。
2、大數(shù)據(jù)分析師
大數(shù)據(jù)分析師是在不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。
3、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、ETL開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)及業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)、平臺(tái)建設(shè)和維護(hù)等工作內(nèi)容。
4、算法工程師
算法是解決問(wèn)題的一系列清晰的指令，也就是說(shuō) ，它能在有限的時(shí)間內(nèi)對(duì)一定的標(biāo)準(zhǔn)輸入獲得所需的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷或不適合某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行該算法將不能解決問(wèn)題。不同的算法可能使用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成相同的任務(wù) 。算法的優(yōu)缺點(diǎn)可以用空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。算法工程師是利用算法處理事物的人。
二、大數(shù)據(jù)各就業(yè)方向所需要學(xué)習(xí)的技術(shù)在了解到大數(shù)據(jù)就業(yè)方向大致有哪些后，就可以根據(jù)其職位的描述來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí) 。
1、數(shù)據(jù)挖掘工程師
數(shù)據(jù)挖掘工程師所需要學(xué)習(xí)的部分可以分為工程能力和算法能力兩大部分。
①　工程能力
a.編程基礎(chǔ)：掌握一門大數(shù)據(jù)處理技術(shù)所需要的編程語(yǔ)言，小編優(yōu)推Java語(yǔ)言；其次就是掌握一門數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言—MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL語(yǔ)句。
b.開(kāi)發(fā)平臺(tái)：LInux系統(tǒng)（如今主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架是基于Linux系統(tǒng)開(kāi)發(fā)并運(yùn)行的）。
c.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）。
d.海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Hadoop或者Spark 。
②　算法能力
a.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，最優(yōu)化理論。
b.機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(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；貝葉斯、KNN 、K-means、EM 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）；
c.自然語(yǔ)言處理：掌握常見(jiàn)的方法（tf-idf 、word2vec 、LDA）；
2、大數(shù)據(jù)分析師
大數(shù)據(jù)分析師可以分成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)框架、Linux系統(tǒng)來(lái)學(xué)習(xí) 。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：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）。

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問(wèn)題，請(qǐng)您及時(shí)就醫(yī)或請(qǐng)專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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