机器学习，数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么？ 数据挖掘工程师的缩写

机器学习，数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么？ http：// dahuasky.wordpress.com/ page/2/ Tutorials by Avi Kak Statistical Data Mining Tutorials 这本书很有名，忘了说 Pattern Recognition and 。https：//vitu.ai 。简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系 数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。“数据挖掘”的英文简写是什么？ digital excavation大数据开发、大数据分析和大数据挖掘，各自的任务是什么？需要具备哪些技能？ 大数据技术在经历了科技的洗礼之后，逐渐被人们所熟知，但很多人都只闻其身，不明其义，那大数据到底是什么？跟我们的生活有什么关系呢？为什么国家一度重申大数据技术的重要性呢？为什么很多人都争相去学习大数据技术呢？接下来简单谈一谈大数据相关职业所设计的方面，以及所需要具备的技能。1.大数据开发主要有数据抓取，也即通常说的网络爬虫。需要考虑数据抓取的实时性与完整性，还有数据及时更新，数据去重等等。严格来说，和通常意义上的大数据相关性不大，主要是后端开发的一系列技术，其中也会涉及分布式的一些技术。ETL开发，ETL为Extract、Transform和Load的缩写，即数据抽取，转换与装载。将各种来源的数据进行收集、规范和存储起来。可以是离线的方式，存储在以Hadoop为代表的大数据集群中。也可以是实时的展现在报表系统中。如果是实时的，也叫实时数据流开发，通常和Storm框架或者Spark Streaming技术相关。Hadoop平台开发，专指以大数据框架为基础，并在此基础上进行二次开发或者数据流开发。对数据平台做开发与改进，只能是程序员的工作了，根据业务需求，对现有的平台进行改进与优化。因为是平台相关的，通常需要Java与Scala的专业程序员，这块和数据分析基本。

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