¿Qué necesitas aprender sobre big data?

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

1. Conceptos básicos del análisis de datos

Estadística: La estadística es la base del análisis de datos. Aprender estadística puede ayudar a comprender las características, la distribución y la variabilidad de los 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, visualización y modelado de datos, etc.

2. Procesamiento y limpieza de datos

Recopilación 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. Almacenamiento y gestión de datos

Base de datos: aprenda bases de datos relacionales (como MySQL) y bases de datos no relacionales (como MongoDB, Hadoop, etc.) y comprenda el almacenamiento. Estructura y consulta del lenguaje de datos. Plataforma de big data: domine las habilidades de uso de plataformas de big data (como Hadoop y 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 utilizar herramientas como Pandas y Matplotlib para la exploración y visualización de datos para descubrir posibles patrones y correlaciones en los datos. Aprendizaje automático: aprenda algoritmos y modelos de aprendizaje automático, incluidas clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, etc., para predicción, clasificación, recomendación y otras tareas. 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: familiarizado 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.