1、分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

2、预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

3、关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

4、预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

1、编程语言的学习

对于零基础的同学，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从Java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。现在一般也都是从JAVA开始学起，这相当于也是一个基础。

2、大数据相关技术的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长，JAVA算作学习大数据要学习的一部分，除此之外学习大数据还需要学习其他相关类型的数据知识。大数据部分，包括Hadoop 、Spark、Storm开发、Hive 数据库、Linux 操作系统等知识，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、项目实战阶段

学习任何一门技术，除了理论知识，项目的实战训练也是非常重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。在项目实战中，遇到问题最好积极动手记录下来，这样才能更好的去解决你遇到的问题。

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。