¿Qué necesitas aprender sobre big data?

Big data estudia principalmente tecnologías de vanguardia como el análisis, la minería y el procesamiento de big data, el desarrollo y la arquitectura móviles, el desarrollo de software y la computación en la nube.

1. Conceptos básicos del análisis de datos

Estadística: La estadística es la base del análisis de datos. Fundamentos matemáticos: los conocimientos matemáticos como el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y el cálculo también son la base para aprender a analizar modelos y algoritmos de datos mediante métodos matemáticos. Conceptos básicos de programación: Dominar al menos un lenguaje de programación, como Python o R, para procesamiento de datos, visualización, modelado, etc.

2. Procesamiento y limpieza de datos

Adquisición de datos: aprenda a recopilar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, incluido el rastreo web, llamadas API, datos de sensores, etc. Limpieza de datos: comprenda los procesos y técnicas de limpieza de datos, incluido el procesamiento de valores faltantes, valores atípicos, valores duplicados, conversión de formato de datos, etc., para garantizar la calidad y coherencia de los datos.

3. Basado en almacenamiento y gestión

Base de datos: aprenda bases de datos relacionales (como MySQL) y bases de datos no relacionales (como MongoDB, Hadoop, etc.) y comprenda Estructura de almacenamiento de datos y lenguaje de consulta. Plataforma de big data: domine las habilidades de uso de plataformas de big data (como Hadoop, Spark) para el almacenamiento y análisis de datos, y comprenda la computación distribuida y el procesamiento paralelo.

4. Análisis y modelado de datos

Exploración y visualización de datos: aprenda a explorar y visualizar datos utilizando herramientas como Pandas y Matplotlib para descubrir posibles patrones y correlaciones en los datos. Aprendizaje automático: aprenda algoritmos y modelos de aprendizaje automático, incluida clasificación, regresión, agrupación, reducción de dimensionalidad, etc. para tareas como predicción, clasificación y recomendación. Aprendizaje profundo: comprenda los principios del aprendizaje profundo y los marcos comunes (como TensorFlow, PyTorch) para procesar datos complejos de imágenes, voz y lenguaje natural.

5. Tecnología de big data

Computación distribuida: aprenda los principios básicos del procesamiento de big data y el concepto de computación distribuida, y comprenda cómo utilizar clústeres para el procesamiento y cálculo de datos. Computación en la nube: familiarícese con los conceptos y servicios básicos de las plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para implementar y administrar aplicaciones y recursos de big data.