掌握大数据的基础知识

具备必要的基础

新的大数据和数据科学职业提供了令人兴奋的机会。然而，他们所需的培训需要扎实的统计学和计算机科学基础。 这正是本综合课程的目标：让您具备这些基本的先决条件。

首先，它回顾了 Python 编程的基础知识。这种语言现在对于处理海量数据至关重要。在本课程的核心，您将学习其语法和主要模块。特别关注数据科学的核心工具 NumPy 库。

您将了解为什么经典关系数据库在面对海量大数据时会达到其极限。那么有必要介绍分布式海量存储系统。

统计学将深入讨论，从基本概念到回归模型。随机变量、微分学、凸函数、优化问题……这么多对海量数据进行相关分析的必备概念。

最后，您将发现第一个监督分类算法：感知器。新统计知识在经典用例中的具体应用。

与传统的理论培训不同，本课程坚决采取务实的方式。这些概念通过具体和现实的案例得到系统应用。为了更好地理解所涵盖的概念。

整个程序的结构是连贯的。不同的模块相辅相成、和谐互补。从 Python 编程基础知识到推理统计，包括大数据的操作。您将在连续的阶段中取得进展，有条不紊地积累所需的砖块。

该培训还以其多样化的方法而著称。通过涵盖大数据的代码、数据、数学和算法方面。 360 度的视野对于全面解决这些问题至关重要。

例如，将回顾线性代数的基础知识。处理矢量数据的基本数学先决条件。同样，重点将放在对预测分析算法背后的统计概念的详细理解上。

因此，您将真正横向掌握基础知识。准备好安心地学习您感兴趣的数据科学和大数据课程！

这个完整的课程首先是对所需基础知识的介绍。但这将是您迈向令人兴奋的视野的真正跳板。通过迈出这一重要的第一步，您将为当前需求旺盛的多个专业领域开辟道路。

这些更高级的课程将让您加深探索和利用海量数据的技术。例如有监督和无监督的机器学习、深度学习，甚至聚类方法。为公司的战略领域提供巨大的职业机会。

然后你就可以自由地专注于你感兴趣的领域。金融、营销、健康、物流……他们都急切地寻找数据专家通过分析大量数据来优化他们的流程。

但要抓住这些有前途的机会，首先必须打牢基础。这就是本次丰富实用的入门培训将带给您的关键！