大数据分析培训教程：大数据分析学习路线

在大数据时代，数据分析升级为“大数据分析”，从抽样分析转向“全样本分析”，而作为数据分析师，也需要在专业技能的基础上，做好高级技能的补充，提升自身的竞争力。今天我们就从大数据分析培训教程的角度，来聊聊大数据分析学习路线。

大数据分析的工作，从定义来说，就是从大数据平台系统中接收到数据，通过各种技术手段，发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。


大数据分析，需要具备的专业能力分为以下几个方面，学习也从这几个方向入手——

数学功底：

微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。另外线性代数一定要精通，特别是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。当前机器学习框架中很多计算都需要用到矩阵的乘法、转置或是求逆。虽然很多框架都直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部的原型原理，比如如何高效判断一个矩阵是否存在逆矩阵并如何计算等。

数理统计：

概率论和各种统计学方法要做到基本掌握，比如贝叶斯概率如何计算？概率分布是怎么回事？虽不要求精通，但对相关背景和术语一定要了解

交互式数据分析框架：

这里并不是指SQL或数据库查询，而是像Apache Hive或Apache Kylin这样的分析交互框架。开源社区中有很多这样类似的框架，可以使用传统的数据分析方式对大数据进行数据分析或数据挖掘。

机器学习框架：

说到机器学习的框架，大家耳熟能详的有很多种，信手拈来的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow领衔。建议大家选取其中的一个框架进行学习，先有个基础的了解。

关于大数据分析培训教程，大数据分析学习路线，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据分析，很多时候要基于大数据系统平台进行，对交互式分析框架，尤其需要有相应程度的掌握。加米谷大数据，成都大数据培训机构，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！