Red de conocimiento informático - Material del sitio web - ¿Los big data requieren altas matemáticas?

¿Los big data requieren altas matemáticas?

Big data no requiere altas matemáticas.

El aprendizaje de big data no requiere excelentes matemáticas. Big data se trata principalmente del aprendizaje de tecnología de programación, que pone a prueba el pensamiento lógico. Si estás estudiando análisis de datos, necesitas una base en matemáticas y estadística, y los requisitos no son muy altos. Puedes aprenderlo bien incluso si no tienes ninguna base y te esfuerzas mucho.

1. El análisis de big data requiere una base en matemáticas y estadística

2 El desarrollo de big data implica principalmente aprender técnicas de programación y no requiere una base en matemáticas

Ya sea big data Tanto los cursos de desarrollo como los cursos de análisis de datos son adecuados para el aprendizaje de base cero. Al aprender, debe elegir un método de aprendizaje que se adapte a sus necesidades. Los cursos de base cero generalmente implican encontrar a alguien que le enseñe o aprender de un. clase de entrenamiento.

Los macrodatos se pueden utilizar ampliamente en la industria médica, la industria energética, la industria de las comunicaciones, la industria minorista, la industria financiera, la industria del deporte y otras industrias, proporcionando soporte técnico para la recopilación, transmisión, almacenamiento, análisis y otros Aspectos, que no solo son convenientes y rápidos, sino que también generan un enorme valor económico dentro de la industria. Las empresas que brindan infraestructura de big data y servicios de tecnología de software de big data también se han desarrollado rápidamente.

1. Ingeniero de desarrollo de big data

La ingeniería de big data necesita resolver el trabajo de definición, recopilación, cálculo y almacenamiento de datos. Por tanto, a la hora de diseñar e implementar dicho sistema, se tiene en cuenta el big data. ingenieros La primera consideración es la cuestión de la alta disponibilidad de datos.

2. Análisis de datos

Se trata de cómo utilizar los datos, es decir, cómo proporcionar un análisis de datos productivo para empresas u organizaciones después de recibir datos del sistema de ingeniería de big data, y De hecho, puede ayudar a la empresa a mejorar su negocio o mejorar los niveles de servicio.

3. Ingeniero de algoritmos

Según el campo de investigación, incluye principalmente procesamiento de algoritmos de audio/video, procesamiento de algoritmos de información bidimensional y capa física de comunicación en tecnología de imágenes, procesamiento de señales de radar. , biología Procesamiento de algoritmos de información unidimensional en procesamiento de señales médicas y otros campos. Además, la minería de datos y los algoritmos de búsqueda en Internet, que reflejan la dirección del desarrollo de big data, se han vuelto cada vez más populares en los últimos años, y los ingenieros de algoritmos están avanzando gradualmente hacia la inteligencia artificial.

4. Ingeniero en minería de datos

También se le puede llamar “experto en minería de datos”. La minería de datos es una tecnología que encuentra patrones en grandes cantidades de datos analizando cada dato. La minería de datos es un proceso de apoyo a la toma de decisiones, que se basa principalmente en inteligencia artificial, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, estadísticas, bases de datos, tecnología de visualización, etc.