¿Cómo elegir la dirección del procesamiento de imágenes y la aplicación de datos en la especialidad de big data?
La dirección del procesamiento de imágenes digitales en la especialidad de big data se basa en estadística, matemáticas avanzadas, matemáticas aleatorias y gráficos por computadora, centrándose en el color y los aspectos visuales.
Muchos algoritmos de procesamiento de imágenes digitales son bastante maduros y no son difíciles de implementar. La clave es encontrar la función de operación de píxeles adecuada en el lenguaje de programación correspondiente.
En el diseño de la estructura del conocimiento, la tecnología de aplicación de big data involucra matemáticas, estadística, lenguajes de programación, plataformas de big data, sistemas operativos, herramientas de análisis de datos, etc., además del Internet de las cosas y la computación en la nube. , etc. Contenido relevante.
Sin embargo, no importa en qué dirección, las matemáticas y las estadísticas son bases importantes de la tecnología de big data. Incluso si se dedica a aplicaciones prácticas, debe concentrarse en dominar algunos algoritmos comunes.
El aprendizaje de lenguajes de programación suele centrarse en lenguajes de programación como Java, Python, Scala y R. Desde la perspectiva laboral actual, Java es una buena opción. Si desea trabajar en el desarrollo de aplicaciones de big data en el futuro, debe concentrarse en aprender la parte del lenguaje de programación.
Espero que esta respuesta le resulte útil. Además, también espero presentarle algunos conocimientos básicos necesarios para dominar el análisis de big data.
--Teoría básica
El análisis de big data introduce estadísticas sobre la base del conocimiento matemático, y el conocimiento básico incluye matemáticas, álgebra lineal, etc. Estas son las piedras angulares que determinan la altura de una carrera en análisis de datos.
Los principiantes en el análisis de datos pueden simplemente aprender el contenido y las fórmulas relacionadas con la estadística descriptiva, pero si quieren ir más allá, necesitan dominar más conocimientos, como algoritmos estadísticos e incluso aprendizaje automático, y realizar tareas avanzadas. Trabajo matemático relacionado con algoritmos.
--Herramientas de análisis
Excel es una de las herramientas de análisis de datos más fáciles de usar. Se deben dominar funciones, tablas dinámicas y fórmulas. Además, las habilidades profesionales de análisis estadístico son mejores y SPSS es excelente como introducción.
Los datos inevitablemente entrarán en contacto con la base de datos, por lo que también se deben dominar habilidades básicas de SQL como agregar, eliminar, modificar y consultar. Finalmente, puede aprender algunas herramientas convencionales, como Python o el lenguaje R. Algunas industrias utilizarán SAS u otras herramientas, y puede elegir según la industria.
--Conocimiento empresarial
El análisis puro de datos sin negocios no tiene sentido. Los excelentes analistas de big data a menudo conocen bien el negocio. Después de familiarizarse con el negocio, se sentirá más cómodo con el análisis de datos.
--Comunicación
El análisis de datos implica mucha comunicación con los departamentos comerciales y los departamentos técnicos. Una vez completado el informe, es necesario mostrarlo para convencer a otros de que acepten sus resultados. Por tanto, las habilidades de coordinación y comunicación también son cualidades muy importantes.
--Capacidad de aprendizaje
Ya sea análisis de datos u otros puestos, debe tener la capacidad de aprender de manera continua y rápida lógica empresarial, conocimiento de la industria, herramientas técnicas y marcos de análisis. .....
El análisis de datos es una parte muy importante del negocio de la empresa, pero no es la única parte del negocio de la empresa. ...