数据挖掘工程师需要学习哪些技术?
【摘要】数据挖掘工程师是大数据行业常见的就业方向之一,也是大数据分析中重要的角色,从大量的数据中挖掘出隐藏的数据,需要学习的部分可以分为工程能力和算法能力两大部分。那么,下面就跟随小编一起来具体看看吧!
1、工程能力
a.编程基础:掌握一门大数据处理技术所需要的编程语言,小编优推Java语言;其次就是掌握一门数据库及数据库语言—MySQL数据库及SQL语句。
b.开发平台:LInux系统(如今主流的大数据技术框架是基于Linux系统开发并运行的)。
c.数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等)。
d.海量数据处理平台:Hadoop或者Spark。
2、算法能力
a.数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论。
b.机器学习 / 深度学习:掌握常见的机器学习模型(线性回归、逻辑回归、SVM、感知机;决策树、随机森林、GBDT、XGBoost;贝叶斯、KNN 、K-means、EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题、模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型(CNN、RNN 等);
c.自然语言处理:掌握常见的方法(tf-idf 、word2vec 、LDA)。
关于数据挖掘工程师需要学习哪些技术,环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
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