数据科学的核心任务是

数据分析师的基本素养--论如何成为一名数据科学家 Part 1这里有一些我收集的关于数据处理方面的材料，希望能够对你有所帮助（请注意：我是一名本科生，下面提到的资料仅为个人整理所得，在任何方面都不可视为专家意见）。了解矩阵因式分解学习计算机线性代数相关的课程（这类课程有时也叫做线性代数应用、矩阵计算、数值分析或者矩阵分析等，它既可以属于计算机科学，也可以属于应用数学课程）。矩阵分解算法是许多数据挖掘应用的基础，而在标准的"机器学习"课程中使用的矩阵分解算法通常不具有代表性。面对TB规模的数据时，Matlab等传统工具无法有效地执行数据处理工作，你不可能在大数据上只执行一条eig()语句就可以得出预期的结果。分布式矩阵计算包，例如Apache Mahout[1] 中包含的那些，试图填补这方面的空白，但是，你仍需要理解数值算法/LAPACK/BLAS [2][3][4][5]的工作机制，以便正确使用它们，针对特殊情况进行调整，构建自己的数据处理工具，并将其扩展到商业机器集群中TB级别规模的数据之上[6]。数学课程通常基于本科代数与微积分的基础，因此你应该具有良好的先决条件。

数据库系统的核心是数据库管理系统。数据库系统一般由数据库、数据库管理系（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。