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nosql數據庫現在有四種大的分類 學大數據需要有基礎嗎?

   2023-04-27 企業服務招財貓180
核心提示:學大數據需要有基礎嗎?學習大數據自然需要基礎,而且相對于普通程序員,大數據的門檻略高。大數據之所以叫大數據,自然是因為它的數據量巨大,數據模型復雜。所以學習大數據至少需要兩個基礎,一個是編程基礎,一個

學大數據需要有基礎嗎?

學習大數據自然需要基礎,而且相對于普通程序員,大數據的門檻略高。

大數據之所以叫大數據,自然是因為它的數據量巨大,數據模型復雜。所以學習大數據至少需要兩個基礎,一個是編程基礎,一個是數學和算法基礎。

讓讓我們談談編程的基礎。目前大數據的主流語言有兩種。一個是Java。Java作為目前最流行的編程語言,可以說是用途相當廣泛,各種領域基本上都有Java的影子。Hadoop作為一種基于Java設計的大數據框架,也有著廣泛的應用。

另一個是Python,后起之秀,是在大數據和AI時代發展起來的,這兩年非常火。

那么,只有學好這些語言,熟悉相應的大數據框架,才能在這個行業有一個基本的定位。否則,你不連大數據實施的基礎知識都沒有,那么大數據呢?

那么,比編程能力更重要的是,在數學大數據的處理中,設計了大量與數學相關的知識。沒有數學基礎,基本只是看到數字如海,然后你就可以不要開始。

要做好大數據,我們至少需要這些數學基礎:

概率和數理統計

在數據建模和數據挖掘中,我們會用到很多與概率和數理統計相關的知識點,比如隨機變量及其分布、方差分析和回歸分析、貝葉斯理論等等。

沒有這些理論的支撐,我們在建模和挖掘的過程中可能會出現較大的偏差或者效率較低。

線性代數

在大數據的應用場景中,我們會把分析對象抽象成一個矩陣,矩陣會有轉置、向量等公式應用到我們的實際場景中。奇異值分解、主成分分析、NMF、MF等。都是在大數據分析中廣泛應用的,所以學好線性代數意義重大。

當然理工科專業,大學基本都會學線性代數,你在大學學這些知識就夠了。

這部分數學知識也與大數據技術的發展密切相關。矩陣、轉置、秩塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值和特征向量也是大數據建模和分析中常用的技術手段。

離散數學

離散數學是計算機科學的重要基礎,重要性自然不言而喻。大數據也是計算機科學不可回避的范疇,自然是必須學好的學科。

看完之后,你覺得是"簡單",好吧,那你可以選擇好好學習,天天向上。

大數據怎么入門學習好?

要入門大數據,首先要學會javase。掌握javase之后,你最好學javaee。如果你不學不會,影響不會特別大。很大。接下來要學的東西很多,主要是兩塊。一個是離線計算,主要是hadoop,一個是實時計算,主要是spark。當然,大數據不是一兩個技術的結合,而是一個完整的生態系統,所以要學的東西還是很多的。大數據主要解決海量數據的存儲和計算。建議學好java,因為很多大數據軟件都是基于java編寫的,可以從大數據入手。

 
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