大数据与数据挖掘专业：数据挖掘基础知识

在大数据领域，数据挖掘可以说是一个备受重视的技术方向，尤其是在大中型企业当中，因为拥有丰富的数据资源，要实现数据价值的挖掘和变现，那么就离不开数据挖掘技术和人才的支持。今天我们就来聊聊大数据与数据挖掘专业的数据挖掘基础知识。

数据挖掘这个技术方向，在国内来说，热度很高，存在数据挖掘需求的企业，也都是行业当中占据丰富数据资源的企业，越是庞大的数据规模，越是需要数据挖掘来实现。


大数据与数据挖掘专业，对基础知识的要求如下：

1、数理基础

概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。

矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。

信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。

统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。

2、编程基础

数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：

SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

Python：对字符串处理有极大的优势，是解释型语言，实现简单，而且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据。

Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限。

关于大数据与数据挖掘专业，数据挖掘基础知识，以上就为大家做了一个简单的介绍了。数据挖掘岗位，尤其在大企业当中备受重视，而专业技术实力，始终是入行的竞争力所在。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！