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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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。

大数据开发用什么语言?

刘老师大数据工程师

1、Java

Java是现阶段使用较为居多，为什么呢?是由于玩Java转到大数据人数太多人的缘故，所以很多人都喜欢使用Java，也有的是由于公司为了维护和人才的使用考虑，会选择使用Java语言开发，也有的是因为平台会有Hadoop的MapReduce老程序与Spark任务混合使用，为了平台统一开发语言而选择Java，也有的公司为了对接外面项目而选择通用性比较强的Java语言开发。

2、Scala

也可以是说大数据Spark开发的主力语言了，因为当你学习Spark后，就一定会对Scala有进一步的研究与学习，因为为了学好Spark技术你需要研究源码、需要更简洁快速开发项目。从而Spark大数据开发语言Scala是最多。

3、Python

在机器学习、AI的崛起，也有很多人青睐的语言了;还有一波人喜欢，那就是大数据分析人员，在SQL与spark SQL 使用Python来进行脚本调度。

4、R

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

大数据与数据分析师有哪些区别?

宋老师大数据工程师

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。