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数据挖掘工程师需要学习哪些技术?

发布时间:2021年07月12日 07:30:15 来源:环球青藤 点击量:1771

【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。

分享到: 编辑:方梦茹

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