大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。...目前，大数据算是非常火的专业，下面我将和大家谈谈大数据专业学什么？ 大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。...1、大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容； 2、数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis...、数据处理、数据分析等。
为什么会这样？要搞清这个问题，先要回答：为什么要学编程？学来想干什么？除了个别人就是兴趣大之外（这些人很可能成为专业人员），大部分非专业人员学习编程的目的应该是辅助日常工作。...再说一遍不幸，和第一层基本逻辑会有无数的课程在讲述的情况不同，面向非专业人员的教程很少涉及结构化数据的知识。...这两层知识都掌握之后，非专业人员就真地可以得心应手地对付日常工作了，工作效率嗖嗖的。那么，学哪种程序语言？对于第一层知识，理论上选择余地很大，甚至是选什么都可以，因为这是所有程序语言共有的内容。...SQL 要运行在数据库中，但非专业人员通常搞不定数据库的安装，也没本事把 Excel 倒腾进数据库（不然也没办法用 SQL 处理）。结果，学了也没有用武之地。说来说去，那岂不是没有了？...也正因为如此，虽然编程概念炒得火热，但非专业人员始终用不起来，不停地有人问该学啥。这事，开再多培训班也没有用，培训班又没有能力去改进或发明程序语言。这本质上是没有米的问题、不是会不会煮的事。
下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。...因此这里就引申出一个问题，我们为什么要研究的是新登用户？...刚才说到留存和生命周期扯上关系了，为什么这么说，我们来看看下面的曲线。 ? 这里截取了4天首登用户在随后接近40天的留存变化情况。...上图是跟踪了39天的数据，我们发现留存率的变化初期是震荡的比较厉害，但是随后开始逐步的趋于平稳，下一个时期就开始逐渐稳定，保持在一个水平上，如果持续观察下去，随后开始逐渐的衰退，并最终无限趋于0。...作者：小白学数据 来源：http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/08/17/2644318.html
1 为什么要学数据分析 有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？...一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时，流程一般为： 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程，那得出的报告，往往只能得出结论，顶多定位到问题——...而一个合格的数据分析报告，一定要包括这几点要素——是什么问题，是谁的问题，是多大的问题，以及最重要的建议：要怎么做？ 这就要求数据分析师不光会使用工具，更能掌握业务理解能力、数据方法论等。...推荐大家选择拉勾教育《数据分析实战训练营》去学习，不光能学数据分析，还能保你就业。 这门课程已经帮助几千名职场人突破自己的瓶颈，仅在结课半年以内，就有 80% 以上的学员实现了涨薪或者进大厂的梦想。...三丰老师--数据分析专家技术总监13 年技术岗位经验，资深数据专家。 工作经历：中华网/实达软件。 无忌老师--数据分析专家对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验。
那么同样的两个人、或者多个人，我们怎么区分他们哪个专业呢？什么是专业呢？ 记得以前看《亮剑》，国共合作的时候，李云龙和楚云飞成了战友，一起打日本鬼子。...在《亮剑》里，有这么一个桥段，两人在屋里讨论打鬼子的作战方案，轮到楚云飞分析敌我态势的时候，用尺子、铅笔在地图上作业，精确算出距离、行军路线和时间等，李云龙在旁边看着很是羡慕，说你们黄埔出来的真是专业。...有的人拿到一个工作就开始干，然后发现遇到各种问题，最后消耗的时间并不少；而有的人有一套自己专业做事的方法：先分析、找联系、协调等，然后才开始干活，反而更快。...它是一门关于软件的系统性工程，它对完成一个软件分为很多步骤，如：可行性分析、需求分析、概要设计、详细设计、编码实现、测试、部署等步骤，让我们软件从业人员可以更好的使用专业的方法去完成一个软件项目。...这门《软件工程》就是如何让我们更专业的一本书。 看到这里，相信你也理解专业是什么了。我不想给专业下什么定义，只说最通俗的理解。我对专业的理解是刻意、故意。
三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。...四、 第四阶段（分裂） 数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。...数据库类（必须学） 初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。 NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。...统计学（必须学） 如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归（特别是广义线性回归）、主成分分析。这些个用的比较多。...：看你自己用啥学啥 其他框架、类库（选学）：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析（常见elk） ?
我曾经推荐一个学生到某知名公司，没多久，学生给我说了应聘的事情：“我介绍我开发了企业管理系统、在线商城系统等等，没想到他问我使用了什么数据结构和算法，我懂很多技术，那么多功能我都实现了，他不问，却问我使用了什么数据结构和算法...既然双方都觉得这是一个件搞笑事，我们就摊开来看，数据结构到底是什么东西。...拨云见日，看清数据结构 遇到一个实际问题，需要解决两个事情： （1） 如何将数据存储在计算机中； （2） 用什么方法策略解决问题。 前者是数据结构，后者是算法。...为什么要学习数据结构？ 计算机专业本科生都开设数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。...同一个问题，如何有效地存储数据，不同的数据结构产生什么样的算法复杂性，有没有更好的存储方法提高算法的效率？
我本科就读的是一个非临床类医学相关专业，在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展，彼时互联网行业发展如火如荼，从《人人都是产品经理》一书，我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业...最后还是因为本专业加上大药企实习经验，毕业后进入一家互联网医疗公司做销售，这就是我和数据结缘的开始。...意识到自己在大学时期高等数学，统计学，数据库的课程学得都非常不错，数据分析在我近两年的销售，运营，用户体验的工作中一直有涉及到。...再加之近年来数据分析的发展前景非常之好，全世界的大学都在扩招数据专业的学生，当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。...在18年底开始了脱产学习，CDA的课程很紧凑，每天都很忙碌，课程循序渐进，由浅入深，从EXCEL学到PowerBI再到SQL，之后又复习了大学线性代数，微积分，统计学的内容，为后来难度更高的SPSS，PYTHON
比如北京航空航天大学去年 9 月宣布设立人工智能专业；南京大学则于今年 3 月宣布组建人工智能学院，下设「机器学习与数据挖掘」、「智能系统与应用」两个本科专业方向；哈工大也在今年 5 月 5 日成立了哈工大人工智能研究院...「并不只是简单地提供 AI 相关的课程，对我们来说这也是一个展示的机会，展示一下人工智能专业塑造的人才到底应该是什么样的。」...人工智能专业本科生的课表 详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少...AI 选修课程包括：深度强化学习和控制；机器学习文本挖掘；高级数据分析；深度学习简介； 感知和语言方向的 AI 选修课程包括：搜索引擎；语音处理；计算性感知；计算性图像；视觉传感器； 人类与人工智能交互方向的...而现在对于本科生，我们相信数学仍然是不可以放松的，只不过，数学对于我们中国人来说，并不是什么大问题，对吧？
作者 | 吴子劲 数据爬取 | 侯钊轶 设计 | 赵鹏路 本文经授权转自网易数读 又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。...遗憾的是，这方面数据的公开程度及质量参差不齐，尤其是专业层面的数据丰富程度远不及院校层面。...目前本科各专业录取并未披露报录比这一直接反映专业热度的数据，只能通过某院校某专业录取考生的平均分对专业热度进行间接估计，而平均分对极端值比较敏感。...在大众心目中差别不大的经济学类、金融学专业，近10年来热度波动幅度也不小，而且呈现出反向变化趋势，也就是经济学类专业热度较高的年份，金融学热度较低，反之亦然。...这在一定程度上也表明，对文科考生而言，专业历史数据对填报志愿的参考价值更大。 专业热度与毕业薪酬关系不大 选什么专业，“钱景”非常重要。
记者凝视许久，仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学，我给你举个例子。假如统计学是一把大刀，那么统计学学硕就是‘铁匠’，他知道如何打出一把好刀来。...通过分析这80%持卡人的信息，超市可以判断哪些物品或活动更能吸引顾客，从而增加“回头客”的数量。在大数据时代，统计学专业的任务更加艰巨。...一个优秀的调查分析师不仅要能处理数据，更要看到数据背后的潜在市场。 “统计学本身就是一个横向学科，涉及各个领域。在大数据时代，它更是对应多个职业。”纪宏认为。...简单地说，统计学就是通过分析数据，研究其中的联系，得出相应的变化规律。在大数据时代，统计学就要将传统文本、图像的统计、分析向数据分析转变。“理工农医文，没有一个领域用不到统计学。...院校方向各异 作为统计学专业指导委员会成员，纪宏对大部分高校统计学专业培养的侧重点都有所了解。“这个专业培养方向是多元化的，全国至少有五六个培养方向。”
大数据的交互式浏览。 预测分析和机器学习。 需要解决以下难题时，可以考虑使用大数据架构： 存储和处理对传统数据库而言数量太大的数据。 转换非结构化数据以进行分析和报告。...分析数据存储。许多大数据解决方案会先准备用于分析的数据，然后以结构化格式提供已处理的数据供分析工具查询。...Azure SQL 数据仓库为大规模、基于云的数据仓库提供托管服务。HDInsight 支持交互式 Hive、HBase 和 Spark SQL，也可以使用这些技术来提供用于分析的数据。 分析和报告。...大多数大数据解决方案的目的是通过分析和报告提供对数据的见解。...分析和报告还可以采用适用于数据科学家或数据分析人员的交互式数据浏览形式。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。...不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。...今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。...比如：泰坦尼克号数据中我们可以把存者数据和所有乘客数据的相比概括为为幸存率这么一个数。...---- 06|相关性度量： 上面提到的几个维度是对数据整体的情况进行描述，但是我们有的时候想看一下数据整体内的变量之间存在什么关系，一个变化时会引起另一个怎么变化，我们把用来反映这种关系的指标叫做相关系数
某位客户的孩子在读高中，于是随口问陈老师：“想从事大数据行业的话，报什么专业比较好？？？”刚好一些同学也有类似问题，今天系统解答一下 直观感觉是：从事数据相关工作和学什么专业没啥关系。...第三位：市场营销、企业管理专业 实际上，真要做分析的话，需要懂商业知识+有分析思路，这一点文科生会更擅长。而且市场营销、企业管理等专业一定会学市场调查。因此对于数据处理、数据分析的基本操作是了解的。...未来走咨询、数据运营、数据分析、市场研究、行业研究的路线是很OK的。 第四位：心理学、社会学 不要小看这两个专业，这两个专业对于数据的应用能力绝对远远超过上边三个专业。...知乎注明数据大V chenqin就是搞社会学的，那数据分析能力压倒一大堆只会跑数的表哥。心理学里提假设、设计实验、采集数据、验证假设的思路，就是数据分析的思路，一毛一样。...因为几乎所有的理工专业都要做实验，都设计数据、统计等理论，几乎所有文科专业都要学市场调查，都要搞实证研究。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用，数据仓储才是相对专业的IT范畴。
◆ ◆ ◆ 如何变得专业化 数据科学家需要具备一些软件工程的技能，只不过并不是一个专业的软件工程师所需要的所有技能。我将具备必要的数据产品工程技能的数据科学家称为专业 的数据科学程序员。...如果你不能想象出一个实现，那么你可能在你观察问题的时候错过了什么。 第四步：展示。首先将你的解决方案解释给自己听，然后是你的伙伴，然后是你的老板，最后是你的目标客户。...图片由Jerry Overton提供 由于数据产品依照一个范式（实时、批量或者两者的混合）来执行，你很有可能发现你自己正在一个数据供应链活动和一个数据范式的整合之中：注入和清理 批量更新的数据，建立一个算法来分析实时数据...R语言在统计学家和开发统计软件和数据分析的数据挖掘者中被广泛使用。 Python: Python 是一种被广泛使用的通用的高层次的编程语言。...Pig: Pig 是一个为了创建Hadoop之上MapReduce程序的高层平台 Hive: Hive 是一个在Hadoop之上构建的数据仓库基础结构，旨在提供数据汇总、查询和分析。
这背后代表着：今年正在军训中的第一批00后们，即将开始接受全国首次从0起步的专业人工智能本科教育。争夺学术界的AI地盘，高校AI生源争夺战已然打响！ 一 中国AI本科生究竟学什么？...那么，人工智能本科生究竟学什么？周志华老师设计的AI课体系究竟如何？ 笔者获到南大AI学院本科一年级的授课表，分享给大家！ ? ?...此外，周老师建院之初还强调了两点：比较全面的人工智能专业知识，很强的分析建模能力。 这份表来大一的课表，从基础扎实抓起的角度，也不难理解课程的设计了。 二 国外AI专业学什么？...详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少 30...微积分；矩阵与线性变换，积分与逼近； 计算机科学的数学基础 / 数学的概念，二选一； 解释与声明； 计算学：计算机科学中的重要理论思想； 大二 人工智能：表征与解决问题简介； 计算机系统简介；并行与串行数据结构与算法
7月22日电 综合美国《世界日报》报道，全球大数据(big data)时代来临，很多民众感受到大数据带来的便利和好处，由于巨量数据需要分析，分析员则成为很多企业和公司必备的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业...，也用分析员进行数据分析并提出改善建议。...由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”，很多赴美中国留学生争相申请，这类专业收入高，水涨船高，入学竞争越来越激烈。...随着大数据概念越来越普及，很多中国留学生也“闻风而动”，大量申请相关专业，诸如统计、数据分析等专业，涌入大量中国学生，导致竞争异常激烈。...分析称，市场对数据类人才的追求，也使得很多大学开始开设专门的数据分析类专业。如南加州大学的马歇尔商学院，就专门开设商业数据分析(Business Analytics)的硕士项目。
- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux...操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...zeus（Alibaba） Oozie（cloudera） f、前沿框架扩展： kylin、impala、ElasticSearch（ES） 大数据实时分析...和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据，各省市房价等地理相关数据，并在地图上优雅地展示你的结果？你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...(地理数据可视化)等构建而成。...其核心数据结构是GeoSeries和GeoDataFrame。...并且需要设置其中的一列GeoSeries为当前活跃状态的GeoSeries，默认的地理数据分析操作都是对活跃状态的GeoSeries进行的。
作者：守望先生 我们常常听到很多人说要学学Linux或者被人告知说应该学学Linux，那么学Linux到底要学什么？ 为什么要学Linux 在回答学什么之前，我们先看看为什么要学。...Linux学习方向 那么一般说的学Linux是要学什么呢？...来源：公众号【编程珠玑】 作者：守望先生 Linux应用开发学什么 Linux的学习很多会以命令为主，因而初学会觉得枯燥甚至疑惑，鼠标点点点就能完成的事，为什么要劈里啪啦敲这么多？...怎么学？ 来到了大家最关心的问题了，同样的，每个人的情况不太一样，这里只给出我的个人建议。...以上就是三个阶段Linux相关的学习内容和建议，实际上其他相关内容的同步学习也非常重要，包括相关数据结构与算法，系统编程，计算机网络等内容的学习，否则看到很多命令的结果仍然会一脸懵逼。
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