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学数据挖掘需要什么基础
数据挖掘
工程师
需要
懂
哪些
知识?
答:
1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用
。2、
需要熟悉至少一门编程语言
如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3、需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。4、经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机...
数据挖掘的
技术
基础
是
答:
统计学
。根据知乎得知,数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科,但它依然是最基本的数据挖掘技术,特别是多元统计分析,如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
数据挖掘需要学哪些
答:
进行数据挖掘,需要学习以下方面的知识和技能:
1、数据分析基础:了解统计学和概率论
,熟悉不同的数据类型和数据分析方法,包括描述性统计、推断统计等。2、
数据库知识
:理解数据库的基本概念和组成结构,熟悉SQL语言,能够有效地管理和查询数据。3、
编程技能
:具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。常用的编...
数据挖掘需要什么基础
答:
1.学好各项数学基础课,
主要就是线性代数,概率论、统计学等
。2.
程序语言
,比如c++/java和python,再加个matlab之类的方便应用的语言。3.
会一些机器学习的课程
,了解这个领域具体在研究的东西,看点公开课或者书籍。4.英语基础好,基本读写能力可以。5.相关计算机方面知识梳理。数据挖掘通常与计算机科学有...
学会用聚类算法进行
数据挖掘需要
怎样的数学
基础
答:
会用聚类算法进行
数据挖掘需要
线性代数, 变分演算,距离度量,距离矩阵等的数学知识
基础
。在数据科学中,我们可以通过聚类分析观察使用聚类算法后获得一些有价值
的
信息,其中会涉及许多数学理论与实际计算。主要有以下几类算法:K-Means(k-平均或k-均值)是普遍知名度最高的一种聚类算法,在许多有关数据...
数据分析和
数据挖掘学要哪些
专业知识?
答:
数据挖掘需要的技能:
1.需要理解主流机器学习算法的原理和应用
。2.
需要熟悉至少一门编程语言
如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。更多数据挖掘的信息,推荐咨询...
零
基础学数据挖掘
应该怎么入门
答:
2.使用分析工具的能力 任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会
统计学
,统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学,做到数据分析基本功扎实,兼顾实战性。学习中,要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数,结合关系数据库系统来学习SQL语句。3.掌握编程语言的能力 Python主要掌握基础语法,pandas操作、numpy...
学习数据挖掘需要那些基础
知识?
答:
机器
学习
实战》,不
需要
你跑去学习算法和
数据
结构,不需要解析几何的知识,但是数理统计
的基础
你必须要有,期望、方差、常用的几种概率分布,尤其注意一下条件概率,因为朴素贝叶斯模型你
一定要
懂,线性代数至少你要明白矩阵乘法、行列式计算,再就是微积分知识,不然你看不懂所有基于梯度下降法的文献,...
数据挖掘
工程师
需要
具备
哪些
技能?
答:
一般来说需要具备以下技能:1、编程/统计语言2、操作系统3、大数据处理框架4、
数据库知识
5、基本统计知识6、数据结构与算法7、机器学习/深度学习算法8、自然语言处理。1、扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的,当然这并非唯一标准。技术团队leader,首先就会...
数据挖掘
方向的数学
基础
答:
数学
基础
是线性代数和统计学,微积分、泛函分析、泛函分析以及拓扑学和图论。数据挖掘,是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程,是近年来计算机领域火热的研究内容。作为一个大的命题,为了便于引入讨论,这里以本人目前涉及的游戏工业领域
的数据挖掘
方法展开讨论。数据挖掘方法在游戏工业领域最...
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