1學(xué)歷,就BAT三大互聯(lián)網(wǎng)公司而言,對大數(shù)據(jù)工程師的要求都是統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的碩士或博士學(xué)歷。缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者更有可能進入技能的危險地帶。他們總能根據(jù)不同的數(shù)據(jù)模型和算法得出一些結(jié)果,但如果你不知道它代表了什么,那就不是真正有意義的,這樣的結(jié)果很容易誤導(dǎo)你。
2.計算機編碼能力、實際開發(fā)能力、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力是作為一名大數(shù)據(jù)工程師必備的一些要素。因為很多數(shù)據(jù)的價值都來自于挖掘的過程,你得親自動手才能發(fā)現(xiàn)黃金的價值。3.對于具體應(yīng)用領(lǐng)域或行業(yè)的知識,大數(shù)據(jù)工程師這個角色很重要的一點就是不能脫離市場,因為大數(shù)據(jù)只有與具體領(lǐng)域的應(yīng)用相結(jié)合才能產(chǎn)生價值。因此,在一個或多個垂直行業(yè)的經(jīng)歷可以為應(yīng)聘者積累行業(yè)的知識,對以后成為大數(shù)據(jù)工程師很有幫助,所以這也是應(yīng)聘這個職位時比較有說服力的加分項。
5、數(shù)據(jù)挖掘它在把數(shù)據(jù)加工成有用信息的過程中起什么作用?數(shù)據(jù)挖掘的定義是:通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。也就是說,將數(shù)據(jù)加工成有用信息的第一步(收據(jù)采集除外)就是數(shù)據(jù)挖掘,這是數(shù)據(jù)再加工的前提。沒有數(shù)據(jù)挖掘,就沒有所謂的數(shù)據(jù)分析等等,因為你根本沒有從大量的數(shù)據(jù)中找到隱藏域中“有用”的信息。比如電視劇《在一起》中,有一集是關(guān)于曲調(diào)的,一個人能準(zhǔn)確地說出老太太和另一個人同時出現(xiàn)在某個地方。這就是數(shù)據(jù)挖掘。
6、數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)指的是什么是數(shù)據(jù)挖掘?數(shù)據(jù)挖掘,也稱為知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(KDD),是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、潛在有用且最終可理解的模式的非凡過程。簡單來說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如,在信息檢索領(lǐng)域中,通過使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來查找單個記錄,或者通過因特網(wǎng)上的搜索引擎來查找特定的網(wǎng)頁是一項任務(wù)。
然而,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被用來增強信息檢索系統(tǒng)的能力。回歸是數(shù)據(jù)挖掘的核心算法之一,它是一個廣義的概念,包含了用一組變量來預(yù)測另一個變量的基本概念。在白話文里,是根據(jù)幾件事的關(guān)聯(lián)度,用其中的幾件來預(yù)測另一件事發(fā)生的概率。最簡單的就是線性二元問題(即簡單線性)。比如我老婆下午買了個包,我沒買,結(jié)果就是我肯定沒吃晚飯。稍微復(fù)雜一點的是多變量(即多變量線性)。這里有一點需要注意,因為我之前犯過這個錯誤,就是認為預(yù)測的變量越多越好。做模型時總想選取幾十個指標(biāo)來預(yù)測,但你知道,一方面,每增加一個變量,就相當(dāng)于增加了這個變量中的誤差,變相放大了整體誤差,尤其是自變量選取不當(dāng)?shù)臅r候。另一方面,當(dāng)兩個自變量高度相關(guān)但不獨立時,兩個指標(biāo)相當(dāng)于對結(jié)果的影響增加了一倍。)還是上面的例子,如果婆婆來了,那么老婆做飯的概率很大;如果再出事,如果我公公也來,那我老婆肯定會做飯;為什么會有這些判斷?因為這些以前發(fā)生過很多次,所以我可以根據(jù)這些東西預(yù)測老婆會不會做晚飯。
7、數(shù)據(jù)挖掘十大算法-一個晚上整理出來的數(shù)據(jù)挖掘算法,主要引用自wiki和一些論壇。我把它發(fā)布在網(wǎng)上作為知識分享,但是我發(fā)現(xiàn)Latex的公式在轉(zhuǎn)碼到網(wǎng)頁時丟失了。暫時還沒找到解決的辦法,有時間就回來補洞。編者按1。C4.5C4.5算法是RossQuinlan開發(fā)的生成決策樹的算法。數(shù)據(jù)挖掘|數(shù)據(jù)理解與預(yù)處理邊肖見過很多人(咳咳,請不要對號入座)。拿到數(shù)據(jù)后,不管不管三七二十一,扔進模型里運行,不管是什么。反正“大數(shù)據(jù)”總能產(chǎn)生點什么。但我上次說過,“大數(shù)據(jù)”很可能帶來“大錯誤”!因此,在數(shù)據(jù)挖掘開始之前,仔細理解和檢查數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理是非常重要的。很多人說,資料準(zhǔn)備真的是一項“體力活”,費時費力,也極其枯燥。
但是,它總能引發(fā)你的興奮,因為這需要足夠的耐心和細心,一不小心,你所有的努力都白費了。在這一內(nèi)容中,邊肖將首先從數(shù)據(jù)理解、變量類型、質(zhì)量檢驗三個方面進行闡述,然后用他做過的一個實際數(shù)據(jù)來展示。一、數(shù)據(jù)理解拿到數(shù)據(jù)后要做的第一步就是理解數(shù)據(jù)。什么是理解數(shù)據(jù)?不要簡單的看Excel表格有多少,有多少行,有多少列,要結(jié)合自己的分析目標(biāo)和具體的業(yè)務(wù)需求來看。
8、數(shù)據(jù)挖掘的使用分析方法:分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的挖掘(文本、Web、圖形圖像、視頻、音頻介紹等。)方法:分類首先從數(shù)據(jù)中選取已經(jīng)分類的訓(xùn)練集,在這個訓(xùn)練集上,利用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)建立分類模型,對未分類的數(shù)據(jù)進行分類。