学大数据分析需要什么基础？难度如何

大数据催生出来的新兴岗位，大数据分析算是其中之一。不同于传统时期的数据分析，大数据分析要求更多的技术手段，以及高效的大数据分析工具和方法。大数据分析的门槛也更高一层，那么学大数据分析需要什么基础，难度如何，下面我们来给大家一些参考。

大数据分析，作为大数据衍生出来的一个新的职业方向，同大数据一样，也需要掌握交叉复合的技能，包括计算机、数学、统计学三个方面。


大数据分析，从计算机学科来说，就是要掌握一门编程语言，目前来说Python是主流的。如果涉及到企业的大数据平台上的数据分析，那么还需要对Hadoop、Spark等框架有所了解。

而数学和统计学方面，在大数据分析当中的重要性，也是很高的——

①概率论与数理统计

条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。

②线性代数

矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。

③最优化方法

模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，优化方法取决于函数的形式，从目前看，最优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。

④离散数学

离散数学的重要性就不言而喻了，它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。如果有兴趣，这部分也可以了解，通常在计算机专业的课程当中，这部分都是有涉及到的。

关于学大数据分析需要什么基础，难度如何，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据分析，尤其数理统计方面的基础需要打好，这样才能在后续的技术学习当中，更快理解和消化很多概念。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析零基础班，本月正在招生中，课程大纲及试听课程，可联系客服获取！