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大数据培训都学什么课程需要数学和统计学基础

发布时间:2019-08-30    作者:极速快三    点击量:

  

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  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

  大数据应用的一个核心就是通过算法来对数据进行整理分析,需要一定的数学基础,建议学习线性代数、概率、离散数学、微积分等。

  注意,并不是所有大数据岗位都需要数学,▲●比如大数据开发岗位,建设和优化系统,◇▲=○▼=△▲主要工作在后端,数学用得比较少。•☆■▲☆△◆▲■网页链接

  一、大数据学习特指大数据开发学习(大数据有很多方向,大数据分析需要数学和统计学基础,★▽…◇但我们平常所指的大数据学习不需要)

  知道合伙人教育行家采纳数:10529获赞数:11672IT学生网的创办者 Java开发工程师 C#WEB开发工程师 全国IT培训和技术学校品牌调研工作者向TA提问展开全部如果你做数据挖掘或者数据分析师之类的工作的话,那就需要学习数学和统计学的基础知识

  如果只是做大数据应用开发做业务开发的话,或者大数据可视化就不需要这些理论知识

  这部分与大数据技术开发的关系非常密切,条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、◆◁•方差分析及回归分析、随机过程(特别是Markov)、◇•■★▼参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。★-●△▪️▲□△▽

  大数据具有天然的高维特征,在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外,极速快三投注平台条件随机场CRF、◆▼隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析,可以用于构建预测分类模型。

  当然以概率论为基础的信息论在大数据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论里面的概念。

  这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切,矩阵、转置、○▲秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。

  在互联网大数据中,许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示,★△◁◁▽▼大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。比如对于Web页面及其关系用矩阵表示时,矩阵元素就代表了页面a与另一个页面b的关系,这种关系可以是指向关系,1表示a和b之间有超链接,□▼◁▼▲●…△0表示a,b之间没有超链接。著名的PageRank算法就是基于这种矩阵进行页面重要性的量化,并证明其收敛性。

  以矩阵为基础的各种运算,◆●△▼●如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径,因为矩阵代表了某种变换或映射,因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。所以,奇异值分解SVD、PCA、△▪️▲□△NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。

  模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径,基本问题是:给定一个函数f:A→R,寻找一个元素a0∈A,▼▲使得对于所有A中的a,f(a0)≤f(a)(最小化);或者f(a0)≥f(a)(最大化)。优化方法取决于函数的形式,从目前看,最优化方法通常是基于微分、导数的方法,例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。▼▼▽●▽●★◇▽▼•

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