大数据需要哪些数学基础?

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标签：大数据大数据数学基础

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赵老师大数据工程师

1、函数、变量、方程、图

对数、指数、多项式函数、有理数;基本几何和定理，三角恒等式;实数和复数的基本属性;级数、总和和不等式;

图表和绘图、笛卡尔和极坐标系统、圆锥曲线。

2、统计

数据摘要和描述性统计、集中趋势、方差、协方差及相关性;基本概率：基本概念、期望、概率演算、贝叶斯定理、条件概率。

概率分布函数：均匀、标准、二项式、卡方、学生t分布、中心极限定理、采样、测量、错误、随机数生成、假设检验、A/B检验、置信区间、p值，方差分析、t检验、线性回归，正则化

3、线性代数

矩阵和向量的基本属性——标量乘法、线性变换、转置、共轭、秩、行列式;内积外积、矩阵乘法法则和各种算法、逆矩阵;特殊矩阵——方阵、单位矩阵、三角矩阵、稀疏和密集矩阵、单位向量、对称矩阵、埃尔米特矩阵、斜埃尔米特矩阵和酉矩阵;矩阵分解、高斯/高斯-若尔消除法，求解Ax=b方程的线性系统;矢量空间、基、跨度、正交性、线性最小二乘;特征值、特征向量和对角化，奇异值分解(SVD)。

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成为大数据开发工程师有哪些要求?

刘老师大数据工程师

1、熟练精通至少一门编程语言

掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。

2、掌握Linux操作系统

百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。

3、掌握大数据主流框架及组件

主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。

软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

大数据预测分析方法有哪些?

刘老师大数据工程师

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据时代热门职业有哪些?

谷老师大数据工程师

1、数据规划师

在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

2、数据工程师

大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。

3、数据架构师

擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

4、数据分析师

职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。