需要學習工程能力和算法能力。工程能力:(1)編程基礎:需要掌握兩種語言，一大一小，大的指C 或者Java，小的指Python或者shell腳本；你需要掌握基本的數(shù)據(jù)庫語言。(2)開發(fā)平臺:Linux；建議:掌握常用命令和Linux下源代碼編譯的原理。(3) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析基礎:掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與運算。算法能力:(1)數(shù)學基礎:概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、隨機過程、最優(yōu)化理論。

決策樹，隨機森林，GBDT，XGBoost；貝葉斯、KNN、克曼、EM等。).關于-2挖掘的相關學習，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關課程。課程以項目動員學生數(shù)據(jù) 挖掘和實踐能力的場景化教學為主。然后在一步步思考和解決問題的過程中，幫助學員掌握真正優(yōu)秀的解決商業(yè)問題的能力數(shù)據(jù) 挖掘點擊預約免費試聽課。

很多人想學數(shù)據(jù)Analysis-2挖掘這一塊的相關知識，因為-2挖掘這項工作很。但是，學起來并不容易-2挖掘嗯，但是我們還是有技巧的。在本文中，我們將向您介紹學習中需要重點學習哪些知識-2挖掘。希望這篇文章能幫到你。1.統(tǒng)計知識在做數(shù)據(jù)分析。統(tǒng)計學知識肯定是需要的。Excel，SPSS，R是需要掌握的基本功。

2.概率知識。樸素貝葉斯算法需要概率的知識，SKM算法需要高等代數(shù)或者區(qū)間理論的知識。當然我們可以直接設置模型，R、Python等工具都有現(xiàn)成的算法包，可以直接應用。但是要想深入學習這些算法，最好還是學習一些數(shù)學知識，這樣也能讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常用的語言有Python，Java，C或者C ，我自己用Python或者Java比較多。

謝謝邀請！spark最初是由伯克利大學的amplab在2009年提交的，現(xiàn)在是Apache軟件基金會最活躍的項目。對于spark，apache官方定義為:spark是一個快速通用的大型-2?？梢岳斫鉃榉植际酱笮蛿?shù)據(jù)處理框架，而spark是基于Rdd(彈性分布式數(shù)據(jù)集)，基于內(nèi)存計算，在“onestacktorulethemall”思想的指導下，創(chuàng)建的流處理(數(shù)據(jù)集)。

科普Spark，什么是Spark，如何使用Spark 1。Spark基于什么算法進行分布式計算(很簡單)2。Spark和MapReduce 3有什么區(qū)別？為什么Spark比Hadoop 4更靈活。Spark 5有哪些局限性。Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的開源HadoopMapRed類。Uce的通用并行計算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式計算，具有HadoopMapReduce的優(yōu)點；但與mapreduce不同的是，Job的中間輸出和結(jié)果可以存儲在內(nèi)存中，不需要讀寫HDFS，所以Spark可以更好地應用于需要迭代的MapReduce算法，比如-2挖掘和機器學習。

Spark是HadoopMapReduce的通用并行框架，由UCBerkeleyAMPlab開放。Spark具有HadoopMapReduce的優(yōu)點。但是，與MapReduce不同，Job的中間輸出結(jié)果可以存儲在內(nèi)存中，因此不再需要讀寫HDFS。因此，Spark可以更好地應用于-2挖掘MapReduce等需要迭代的算法，如機器學習數(shù)據(jù)科學家為了回答一個問題或進行深入研究，會使用相關的技術分析。

約4.5小時ApacheSpark是一個專門為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用計算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab開發(fā)的開源類HadoopMapReduce通用并行框架，具有HadoopMapReduce的優(yōu)點，但是和MapReduce不同的是，Job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，不需要讀寫HDFS，所以Spark可以更好的應用于需要迭代的MapReduce算法，比如-2挖掘和機器學習。