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  • 为什么需要学习大数据需要英语好还是数学好呢?

    越来越多的人加入到大数据的研究中。很多人在学习大数据的时候都会面临这样一个问题——学习大数据需要英语好还是数学好?事实上,这个问题很容易回答。它需要英语基础和数学基础,但涉及的知识量不会太深。接下来小编会讲解为什么需要英语和数学基础。

    一、英文

    大数据技术框架是基于编程语言开发和运行的。大多数编程语言都是英文的,主流的编程都是英文写的。

    大数据学习的英语不需要非常好,但有英语基础更容易理解大数据技术的基础知识,例如:

    这是 Java 中的语句(Java 是一种编程语言): System.out.println(“Hello World”);

    “System.out.println”翻译成中文就是“系统输出打印”,从中我们可以知道这是一个关于输出和打印文本符号的语句,即使我们不懂编程,但是如果我们会说英文,我们会看到一个编程语句 你也会明白这很可能是一个做某事的编程语句。

    再比如SQL语句中(SQL语句是关系型数据库的查询语言):

    从网站中选择 *;

    在这个语句中,我们可以看到“SELECT”的意思是“选择”;“FROM”的意思是“从,从……地方”;“网站”是指“网站”;整个声明可以翻译为“从网站选择”。该语句的功能是从“网站”表中选择所有记录。即使我们是刚开始学习SQL语句集,如果我们有英文基础,不仅会更容易理解这些语法,而且很容易记住这些语法。

    学习大数据不需要英语基础,但有英语基础会更容易理解大数据技术的基础知识点。

    如果有学生只是想提高他们的计算机英语,他们可以学习计算机英语。无论是网络还是书籍,都有关于计算机英语的学习资料。

    二、数学

    大数据技术包括数据分析、挖掘、算法和发展方向。如果只往发展方向走,数学基础不会太高;如果要往分析、挖掘和算法方向走,对数学的要求会更高。

    1、函数、变量、方程、图形

    这是与数据科学相关的职业必须具备的数学基础。

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    如果你想知道排序后搜索数百万个项目的数据库有多快计算机编程入门是否需要数学好,你会遇到二分搜索的概念。要了解它的行为,我们需要了解对数和递归方程;或者在分析时间序列时,我们可能会遇到周期函数和指数衰减的概念。

    2、统计和概率

    统计和概率的知识点经常被应用到大数据分析中。作为一名大数据分析师,了解常见的统计数据将有助于您开发自己的理论,然后可以测试这些理论。

    3、线性代数

    线性代数与大数据技术的发展密切相关。线性代数中的矩阵、秩、向量、正交矩阵、特征值和特征向量等概念在大数据分析和建模中发挥着重要作用。

    基于矩阵的各种运算,例如矩阵分解,是分析对象和提取特征的方法。由于矩阵代表了某种变换或映射计算机编程入门是否需要数学好,分解后得到的矩阵代表了对象在新空间中的一些新特征。其中,特征分解和奇异值分解在大数据分析中得到了广泛的应用。

    4、微积分

    微积分是整个现代数学的基础。有了微积分,就有了真正意义上的现代数学。统计学的概率论部分是基于微积分的。

    5、离散数学

    现代数据科学是借助计算系统完成的,离散数学是这类系统的核心,其中的基本数据结构是我们学习编程时必须学习的。

    6、递归关系和方程

    在任何社交网络分析中,都需要了解图的性质以及搜索和遍历整个网络的快速算法。在选择任何算法时,需要了解使用 O(n) 表示的时间和空间复杂度。

    7、整数规划

    整数规划包括约束规划和背包问题。使用最小二乘损失的简单线性回归问题通常有精确的解析解,但逻辑回归问题没有。要理解为什么,我们需要了解优化中凸性的概念,这解释了为什么我们必须满足于大多数机器学习问题的“近似”解决方案。

    在学习大数据技术的前提下,没有英语和数学基础的关键要求,但如果有英语基础,就会更容易让人理解大数据技术的基础知识;不需要大数据技术开发所需的数学。高,但必须掌握一些数学基础,并且必须掌握其他处理大数据的技术所需要的一些深入的数学知识。

    这并不意味着没有英语和数学基础就不可能学习大数据技术。每个人都可以在学习大数据技术的同时提高自己的英语和数学基础。

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    常见问题FAQ

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