① 大數據挖掘需要學習哪些技術大數據的工作

首先
我由各種編程語言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,網路編程等
我又一定的數學基礎——高數，線代，概率論，統計學等
我又一定的演算法基礎——經典演算法，神經網路，部分預測演算法，群智能演算法等
但這些目前來講都不那麼重要，但慢慢要用到

Step 1：大數據理論，方法和技術

  • 大數據理論——啥都不說，人家問你什麼是大數據時，你能夠講到別人知道什麼是大數據

  • 大數據方法——然後別人問你，那怎麼實現呢？嗯，繼續講：說的是方法（就好像歸並排序演算法：分，並）。到目前外行人理解無障礙

  • 大數據技術——多嘴的人繼續問：用的技術。

    • 這階段只是基礎，不涉及任何技術細節，慢慢看慢慢總結，積累對「大數據」這個詞的理解。

    Step 2：大數據思維
    Bang~這是繼Step 1量變發展而來的質變：學了那麼久「大數據」，把你扔到製造業，你怎麼辦？
    我想，這就是「學泛」的作用吧，並不是學到什麼具體東西，而是學到了對待事物的思維。

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    以下階段我還沒開始=_=，不好誤導大家
    Step 3：大數據技術基礎

    Step 4：大數據技術進階

    Step 5：打實戰

    Step 6：大融合

② 如何通過自學成為數據挖掘「高手」

我們一直在探索大數據的意義。創造價值，來自數據的價值，使得大數據越來越被接受和認可，並且越來越多的企業開始更加重視大數據。
大數據時代，數據的價值是不受限制和無法估量的。對企業來說，大數據可以應用到精準運營，有效管理和全面監控。在大數據時代，數據是一個不會枯竭的資產，有效的利用數據資產進行決策，將是大數據價值的起點。既然大數據的目的是為了創造價值，那麼今天我們就來討論一下如何創造價值。
1.大數據的前奏——工具
在深入這個問題之前，我們需要探討的是大數據的落點——如何去使用這些數據？我們需要一個平台，一個工具，去實現數據可視化。商務智能（BI）就是這樣的一個工具，大數據平台搭建的關鍵點。
商務智能的概念大家都非常熟悉了。有人把商務智能比作為烹飪，需要准備食材、除污、加工、製作之後才能完成；還有人把商務智能比作為就診，要做到觀察、發現疾病，分析、對症下葯、觀察、治癒和預防。但是，真正的商務智能工具需要具備交互、洞察和簡單易用的特點。這就催生了敏捷型的商務智能平台，他們具有高效、便捷和深度洞察的能力。
2.大數據治理
有了數據資源、有了平台工具，怎麼把平台和工具用起來？有人提問：是不是只有數據分析師才能使用這個工具？想成為數據分析師是不是很困難？開始著手數據分析並不難，只要掌握了基本的數據治理方法，我們就可以進入數據分析的行列了。結合實際工作，總結出了一套數據分析方法論，讓我們在處理數據的時候有據可循。
想做數據分析，我們首先先要了解數據。了解數據，那要分析了，怎麼分析？數據分析的步驟怎麼做？知道該怎麼分析了，數據重復、缺失、錯誤、不可用和不一致的時候又該怎麼辦？數據干凈了，知道怎麼進行分析，知道怎麼處理數據？這些問題，我們的數據分析方法論裡面會一一解答。
數據分析第一步：了解數據
了解數據，是展開數據分析工作的必要條件。方法論中，會簡單的把數據分成兩種：維度和度量。所謂分析，就是維度和度量的組合，以及對比和細分。有一點需要格外注意，維度和度量是可以轉換的。比如要看「年齡」的平均數，這里的「年齡」就是度量，要看19歲用戶的訂單情況，這里的「年齡」就是維度。對於一個數據項而言，到底它是維度還是度量，是根據用戶的需求而定的。像極了量子效應：狀態只有需求確定後才會隨之確定。
但是維度和度量又是善變的，維度和度量可以組合加工衍生出新的維度或者度量。這個就是對數據的一個基礎分類：維度和度量。
數據分析第二步：了解分析
怎麼分析？做判斷用對比，找原因用細分。下面我們開始做分析了。怎麼分析？簡單的來說，就是：做判斷用對比，找原因用細分。
數據分析第三步：數據分析的步驟
那麼，數據分析的步驟是這樣的：確定目標->分解指標->數據模型->製作報告->其他功能。
第一步：確定目標。我們是增加銷量，提高用戶活躍度，還是提高工作效率，減少成本?我們要達到什麼效果？
第二步：分解指標。找找哪些指標才能達到上述的目的？客流量、進店率、下單率、復購率？這些夠嗎？不夠咱們繼續加。指標以解決問題為准。
第三步：數據建模。找到完成上述指標所需要的數據，細化欄位，如用戶名、銷量、利潤等。這個時候就要用到我們上面講過的怎麼分析了，對比，細分，再對比，再細分，直到滿意為止。
第四部，製作報告。根據數據模型，完成數據分析報告。醜媳婦要見公婆了，怎麼也得打扮一下嘛。這個時候用什麼方式展現呢？柱圖看排名，線圖看趨勢，餅圖、環形圖看局部占整體比例。還有氣泡、詞雲看集中度，散點看多個實體的分布，組織圖看流向，雷達圖看多指標綜合性。
數據分析第四步：數據治理
了解了數據和怎麼分析，現在終於可以開始分析了，突然發現數據出現一堆問題，例如不能用，數據重復、缺失、錯誤、不可用和不一致。怎麼辦？就得靠下面的數據治理方法論來整治一下了。
數據分析時，數據治理是必不可少的環節。只有正確的數據，才能指導我們做出正確的決策。
數據分析第五步：指標分析
搭建數據分析指標模型，一步一步細化分析需求。跟著目標，需要哪些指標來監控或分析能達成目標呢？比如利潤，相關指標就是收入和成本。當然，這樣的指標太粗線條了，包括收入有哪幾類，成本有哪幾類，都應該考慮進去。
比如，零售行業的銷售額可以分解為客流量、進店率、購買率、客單價和復購率等。所以，分解的方式有很多種，需要遵循MECE原則（完全窮舉，相互獨立）。又比如零售行業的經營、庫存計劃進度都可以作為一個分析切入點。每個切入點又都有各個階段的目的，然後依照目的逐級細化指標。
數據分析第六步：報表美化
做好了指標體系模型，終於可以做報告了。不同的圖、表、篩選條件共同定義了我們的數據洞察。他們的組合體現了我們的認知。咱們來看幾張報告的樣子。圖、表、篩選、預警；佔比、趨勢、對比等還有很多。
報告的樣式是我們智慧的展示，做的美一些，肯定會更好。做了不好看，會被說審美有問題的。如何做一個美的冒泡的報告？這里有幾個簡單的原則。對齊、等距、統一風格主題、增加報告標題、鋪滿整個屏幕。

③ 大數據挖掘學習課程一般學習多長時間

在北京學過，5個月。魔據據說條件不錯，但是還是要試聽考察的。不管是否有基礎學習都是沒有問題的，主要看的是自身學習是不是用心，夠不夠努力，也可以去實際了解一下。

④ 大數據分析自學能行嗎

大數據聽起來高大上，真正了解大數據的人都清楚大數據行業是非常辛苦的。大數據的內容涉及到較多的基礎內容，只有把基礎內容融會貫通以後，才會往更高一層的數據分析師前進。

首先，想零基礎學習大數據分析工作，一般最好有個本科的學歷，大專也行。只是專科學歷即使掌握了一定的大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在用人單位對於數據分析的職位的最低要求是本科及以上學歷。

零基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習與提升的。

目前大數據行業對於對於人才的要求也比較全面且嚴格。對於高級的大數據分析人才，會SAS、R、PYTHON三個軟體中的一個或者多個是基礎的要求，同時要求有一定的數理統計基礎，這是對專業知識的要求，懂業務、有邏輯、對數據敏感、能夠寫分析報告、用數據解決實際問題，這是對數據分析人才的高級要求。

⑤ 想自學數據挖掘需要什麼基礎

我先介紹下我自己，我不是搞純數學專業的，我是REDHAT LINUX「紅帽子」公司的資深系統級工程師。我也做過數據挖掘方面的工作！為一個在甲骨文的朋友搞一些數據方面的工作。所以為了應付我也大概突擊了下，才發現這門學科有竅門！
首先，我要說的是我覺得你是一名在校大學生！Data Mining不是你想的那麼簡單，他不單單和數學有關系，還包括了計算機領域的諸多學科。還有社會工程學、邏輯學等文科和理科的交叉學科！他是一門龐大的體系。你要是真想學我只能給你指條比較快的成才之路，後面的東西自己慢慢學都趕趟！慢慢充實自己！大學四年好好利用！學無止境！
既然是數據分析那你的高等數學必須要過硬，別著急這只是你的其他學科的基礎課。其次是概率與統計，這才是正科，大學那點玩意就是糊弄人的，你要多看這方面的書。這個一定要學好！線性必須要會要精通。因為數據劃分是數據挖掘里最重要的一個環節。這個就是線性范疇里的了。也要精通，學會線性分析你就發現你就學會了很多。數學有這三個底子就可以了。數學分析不要看了。因為那隻是高數的延伸！
計算機你一定要懂。資料庫你必須得學會。三大資料庫ORACLE.SQL.MYSQL原理基本類似觸類旁通！
還有就是培養你的思維，盡量縝密敏捷。這樣才可以發現數據中的不同！因為有的數據挖掘是計算機處理的。有的則是紙面上的。所以必須學會記錄
好了，就先這么多了。你學會了這幾個就是你進軍下一步的基礎，這幾個就夠你學一陣子的了。
祝你好運哥們！

⑥ 大數據挖掘學習班學多久可以

正常是5個月。魔據相比好一點，學習方面還是自身要足夠努力才行。剛開始有點枯燥，能入門就好了。從經驗，課程等方面來考慮，感覺魔據條件不錯，可以實際考察。

⑦ 大數據挖掘學習課程要學多久才可以

和你需要安排的課程有關一般的五個月，我是在魔據學的大數據，其實大數據本身就是有點難度的加上本身基礎不好，需要慢慢學一段時間理解了就好了，這是我得到的學習經驗，希望對你有幫助。

⑧ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。

⑨ 大數據挖掘學習課程需要多久

去年學的學了5個月，魔據條件不錯，我自己認為五十人左右還是可以接受的，但是還是自身要足夠努力才行，像有些機構一百人以上，那就有點接受不了了，感覺老師也顧忌不過來不要去，可以去實際考察一下。

⑩ 怎麼樣自學大數據挖掘師

現在很多人想學習，但是真正能堅持下來的很少，個人認為首先要做好前期工作
1、確認目標內，做好規容劃
2、如果是小白的話建議找一個老師，如果是做技術的轉大數據，建議找一個同伴，加入群和社區勉勵和討論
3、你用什麼工具做大數據挖掘？有很多工具和方法來實現數據挖掘，如SPSS、SAS、Python、R等等，但是我們需要掌握什麼或掌握什麼來學習數據挖掘？這取決於你在做什麼，你想去哪裡。
4、關於學習資料的話網上有很多，但是要找比較新的視頻和文檔學習，甚至可以買網上新的視頻資料
5、當然最重要的還是實踐，多實踐終會成功的，而，這僅僅是個開始，在大數據挖掘的道路上，我們必須學習文本處理和自然語言知識、Linux和火花知識、深入的學習知識等等，並且我們需要對數據挖掘保持持續的興趣。