Qué aprender de los macrodatos

Big data, estadística y matemáticas, informática y programación, limpieza y análisis de datos, etc.

1. Estadística y matemáticas:

La estadística y las matemáticas son la base del análisis de big data. La estadística proporciona métodos para el análisis y la interpretación de datos, mientras que las matemáticas proporcionan herramientas de modelado y predicción. . Aprender estadística y matemáticas lo ayudará a comprender las características y los métodos de análisis de los datos y a poder utilizar herramientas relevantes para procesar y extraer datos.

Es necesario dominar los siguientes conocimientos y habilidades estadísticas y matemáticas:

1. Teoría de la probabilidad y estadística matemática: dominar los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad y la estadística matemática, como variables aleatorias y probabilidad. distribuciones, estimación de parámetros, prueba de hipótesis, etc.

2. Álgebra lineal: Dominar los conceptos y algoritmos del álgebra lineal, como operaciones matriciales, valores propios, espacios vectoriales, etc.

3. Cálculo: Dominar los conceptos y algoritmos básicos del cálculo, como límites, derivadas, integrales, etc.

4. Optimización matemática: Dominar los métodos de optimización matemática, como programación lineal, programación entera, programación dinámica, etc.

2. Informática y programación:

La informática y la programación son las habilidades centrales del análisis de big data. La informática proporciona herramientas para el procesamiento y análisis de datos, y la programación puede realizar el procesamiento de datos. Algoritmos de procesamiento y análisis. Aprender informática y programación lo ayudará a comprender los principios y métodos del procesamiento y análisis de big data y a poder utilizar herramientas relevantes para procesar y analizar datos.

Específicamente, es necesario dominar los siguientes conocimientos y habilidades en informática y programación:

1. Conceptos básicos de los sistemas informáticos: dominar los principios y componentes básicos de los sistemas informáticos, como los sistemas operativos. y sistemas de red, sistema de base de datos, etc.

2. Lenguaje de programación: Dominar al menos un lenguaje de programación, como Python, Java, R, etc.

3. Estructuras de datos y algoritmos: Dominar estructuras de datos y algoritmos comunes, como matrices, listas enlazadas, árboles, gráficos, etc.

4. Tecnología de bases de datos: dominar los principios y operaciones básicos de las bases de datos, como el lenguaje SQL, el diseño de bases de datos, etc.

3. Limpieza y análisis de datos:

La limpieza y el análisis de datos son habilidades clave para el análisis de big data. La limpieza de datos tiene como objetivo eliminar el ruido y los valores atípicos en los datos. Capacidad de realización. Minería y análisis de datos en profundidad. Aprender a limpiar y analizar datos lo ayudará a comprender las características y los métodos de análisis de los datos y a poder utilizar herramientas relevantes para extraer y analizar datos.

Específicamente, debe dominar los siguientes conocimientos y habilidades de limpieza y análisis de datos:

1. Preprocesamiento de datos: domine los métodos básicos de preprocesamiento de datos, como el procesamiento de valores faltantes y valores atípicos. Procesamiento, etc.

2. Visualización de datos: domine los métodos básicos de visualización de datos, como dibujo de gráficos, informes de datos, etc.