数据科学的核心任务

  • 回答数

    2

  • 浏览数

    138

回答
雾霭流年
首页 > 论文问答 > 数据科学的核心任务

2个回答 默认排序
  • 默认排序
  • 按时间排序

生活算个球

已采纳
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。笔者有过使用经验的是Hive和Kylin。不过Hive特别是Hive1是基于MapReduce的，性能并非特别出色，而Kylin采用数据立方体的概念结合星型模型，可以做到很低延时的分析速度，况且Kylin是第一个研发团队主力是中国人的Apache孵化项目，因此日益受到广泛的关注。机器学习框架：机器学习当前真是火爆宇宙了，人人都提机器学习和AI，但笔者一直认为机器学习恰似几年前的云计算一样，目前虽然火爆，但没有实际的落地项目，可能还需要几年的时间才能逐渐成熟。不过在现在就开始储备机器学习的知识总是没有坏处的。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。笔者当前建议大家选取其中的一个框架进行学习，但以我对这些框架的了解，这些框架大多很方便地封装了各种机器学习算法提供给用户使用，但对于底层算法的了解其实并没有太多可学习之处。因此笔者还是建议可以从机器学习算法的原理来进行学习。
256 评论

张小电1301
320 评论

相关问答

  • 数据科学的核心是回答问题

    数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处

    媛姐姐丶 2人参与回答 2023-12-08
  • 数据挖掘的核心任务

    说的最直白的就是从一堆数据中找出有价值的东西，以便用来赚更多的钱。。。

    瑞贝卡tt 7人参与回答 2023-12-10
  • 大数据的核心是()

    人工智能数据采集是指在人工智能领域，根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求，在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程，并输出一套有序的数

    吊炸天1234 5人参与回答 2023-12-09
  • 数据科学的核心问题

    2020高考志愿填报，大数据专业解读

    滋味游龙 3人参与回答 2023-12-06
  • 数据表示的核心任务是

    数据库系统的核心是数据库管理系统。用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数

    blue-taste 4人参与回答 2023-12-08

向你推荐

热门问题

最新内容