需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)和概率知識(shí)。(1)做數(shù)據(jù)分析時(shí)，統(tǒng)計(jì)知識(shí)是肯定需要的，Excel、SPSS、R是需要掌握的基本功。如果我們做數(shù)據(jù) -0/，就要注意數(shù)學(xué)的知識(shí)。數(shù)據(jù) 挖掘我們需要一些數(shù)學(xué)知識(shí)才能從海量中發(fā)現(xiàn)規(guī)律數(shù)據(jù)。(2)學(xué)習(xí)樸素貝葉斯算法需要概率論的知識(shí)，而SKM算法需要高等代數(shù)或區(qū)間理論的知識(shí)。

但是要想深入學(xué)習(xí)這些算法，最好還是學(xué)習(xí)一些數(shù)學(xué)知識(shí)，這樣也能讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常使用的語(yǔ)言有Python，Java，C或者C 。關(guān)于數(shù)據(jù) 挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程。課程培養(yǎng)硬-3挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技巧，也兼顧培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略?xún)?yōu)化思維、挖掘商

數(shù)據(jù)挖掘和金融應(yīng)用通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)幫助學(xué)生提高數(shù)字素養(yǎng)。學(xué)習(xí)財(cái)經(jīng)領(lǐng)域常用的方法、技巧、工具和軟件數(shù)據(jù)，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注和思考身邊的時(shí)事和與專(zhuān)業(yè)相關(guān)的熱點(diǎn)問(wèn)題，學(xué)會(huì)運(yùn)用分析工具解決實(shí)際問(wèn)題培養(yǎng)，學(xué)生綜合解決問(wèn)題。通過(guò)“Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用”、“-3/分析”等技術(shù)與專(zhuān)業(yè)的結(jié)合，使學(xué)生強(qiáng)化職業(yè)認(rèn)同感，增強(qiáng)學(xué)習(xí)使命感。以“-3/人才稀缺性分析”為切入點(diǎn)，引入大國(guó)戰(zhàn)略、技術(shù)強(qiáng)化等思想政治要素。

一般:13個(gè)月，主要看個(gè)人的吸收和理解情況能力。數(shù)據(jù) 挖掘?qū)儆谥R(shí)發(fā)現(xiàn)的一種，主要是從海量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找事物之間的關(guān)系。這是目前業(yè)內(nèi)的主流觀點(diǎn)，但也是狹義的數(shù)據(jù)-。從廣義上講，數(shù)據(jù) 挖掘不僅僅是來(lái)自數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，而且挖掘的模型也不僅僅是關(guān)聯(lián)規(guī)則。甚至狹義的數(shù)據(jù) 挖掘都需要相當(dāng)?shù)腎T基礎(chǔ)，數(shù)理邏輯更好。

但是你一點(diǎn)基礎(chǔ)都沒(méi)有。對(duì)你來(lái)說(shuō)，可能主要是入門(mén)的問(wèn)題。你最好去書(shū)店多買(mǎi)些書(shū)參考。你不可能兩個(gè)月看完所有的書(shū)，不管你懂不懂，然后你就懂了，再看的時(shí)候就不無(wú)聊了。那我覺(jué)得你應(yīng)該能勝任這份工作。如果還是沒(méi)有頭緒，說(shuō)明這個(gè)門(mén)檻對(duì)你來(lái)說(shuō)太高了；如果你厭倦了，那很好。一兩百元買(mǎi)書(shū)，就不會(huì)浪費(fèi)生命。如果兩個(gè)月后你又花錢(qián)買(mǎi)了500元的書(shū)，應(yīng)該恭喜你選對(duì)了方向。

學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì):大數(shù)據(jù)需要數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，以便分析處理大量數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析相關(guān)編程語(yǔ)言，如Python、R等，并練習(xí)使用它們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具，如Excel和Tableau，并練習(xí)使用它們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。聯(lián)系實(shí)際數(shù)據(jù):通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)項(xiàng)目練習(xí)思考，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、分析和可視化。

如果參加Da 數(shù)據(jù)的培訓(xùn)，在三個(gè)多月的時(shí)間里，老師會(huì)給學(xué)生講很多Da 數(shù)據(jù)的技巧，帶學(xué)生做項(xiàng)目。畢業(yè)后，你一定會(huì)掌握比同期沒(méi)有經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的人更多的技能。所以，如果你打算從事大數(shù)據(jù)行業(yè)，最好在上班前進(jìn)行一些培訓(xùn)。大學(xué)數(shù)據(jù)是新興行業(yè)，大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)也是前沿技術(shù)。很少有大學(xué)開(kāi)設(shè)這門(mén)課程，即使有也是很基礎(chǔ)的大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于用人單位來(lái)說(shuō)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，他們需要。如果你精通Hadoop，MapReduce，Hive 數(shù)據(jù) Warehouse，spark生態(tài)系統(tǒng)，SparkStreaming，storm實(shí)時(shí)計(jì)算，zookeeper等。，找一份月薪過(guò)萬(wàn)的普通工作是絕對(duì)沒(méi)問(wèn)題的。這些技術(shù)在學(xué)校是學(xué)不到的，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也很難講得這么多這么深入。只有參加了專(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)數(shù)據(jù)才能學(xué)到這些內(nèi)容，才能獲得真正的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，這也是為什么參加了培訓(xùn)數(shù)據(jù)的同學(xué)工資比沒(méi)有參加的同學(xué)高很多的原因。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長(zhǎng)、教授李濤在CIO時(shí)代APP微課專(zhuān)欄做了題為“Da數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對(duì)Da挖掘進(jìn)行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù)挖掘”時(shí)代已經(jīng)成為各行各業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。1.-3挖掘在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-0。

不同的學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個(gè)人認(rèn)為數(shù)據(jù) 挖掘的特點(diǎn)主要有以下四個(gè)方面:1 .應(yīng)用:數(shù)據(jù) 挖掘來(lái)源于實(shí)際生產(chǎn)生活中應(yīng)用的需求，挖掘 數(shù)據(jù)來(lái)源于具體應(yīng)用，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù) -。