¿Qué habilidades se necesitan para la minería de datos?
Lenguaje de programación
La minería de datos es diferente del análisis de datos. El análisis de datos se puede completar utilizando algunas herramientas de análisis listas para usar, pero la gran mayoría de la minería de datos se basa en la programación. campo de la minería de datos Los lenguajes de programación más utilizados incluyen R, Python, C, Java, etc., entre los cuales R y Python son los más populares.
Marco de procesamiento de big data
Es inevitable entrar en contacto con big data al realizar minería de datos. Actualmente existen dos marcos de big data de uso común: Hadoop y Spark. El lenguaje de desarrollo nativo de Hadoop es Java. La cantidad de información es relativamente grande. El lenguaje de desarrollo nativo de Spark es Scala. También hay una API de Python.
Conocimiento de la base de datos
No hace falta decir que, dado que estamos tratando con datos, el conocimiento de la base de datos es naturalmente indispensable. Debemos dominar el conocimiento de las bases de datos relacionales y no relacionales comunes.
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Estructuras de datos y algoritmos
Estructuras de datos y algoritmos
El dominio de las estructuras de datos y los algoritmos es muy importante para la minería de datos, y esto también se preguntará en las entrevistas para obtener datos. posiciones mineras. Las estructuras de datos incluyen matrices, listas enlazadas, pilas, colas, árboles, tablas hash, conjuntos, etc., mientras que los algoritmos comúnmente utilizados incluyen clasificación, búsqueda, programación dinámica, recursividad, etc.
Aprendizaje automático/Aprendizaje profundo
El aprendizaje automático es una de las partes más importantes de la minería de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático crean modelos matemáticos de datos de muestra para hacer predicciones o decisiones. El aprendizaje profundo es parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático. Esta parte del estudio se divide principalmente en dos partes: dominar los principios de los algoritmos comunes de aprendizaje automático y aplicar estos algoritmos y resolver problemas.
Conocimiento estadístico
La minería de datos es un tema interdisciplinario que no solo involucra programación e informática, sino que también involucra múltiples campos científicos, y la estadística es una parte de ella de difícil acceso. , puede ayudarnos a encontrar problemas más rápidamente y distinguir causalidad y correlación.
Qingteng comparte con usted las habilidades necesarias para la minería de datos. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo le resulte útil. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.