大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于学习linux的意义小论文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Linux的意义小论文的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据要有哪些预备知识？
谢邀请。
大数据包括两个层次，一是数据分析，二是技术实现。如果是做数据分析，需要掌握概率统计，时间数列分析，组合最优化，模糊数学，数字信号处理，数据结构，计算方法等内容，主要是数学。如果是做技术实现，则需要掌握数据库，一些算法语言及工具。这两者最好都能有所了解。
大数据产业链围绕数据展开，有数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，涉及到诸多学科的综合使用，不同的岗位需要的基础知识也不尽相同。下面我以大数据工程师岗位，粗粒度的介绍一下大数据的基础知识。
第一，操作系统知识。大数据平台往往搭建在Linux操作系统之上，所以大数据工程师要有Linux系列操作系统的知识。
第二，数据库基础。大数据一个重要的内容是数据存储，要掌握传统数据库知识，包括建库、建表、sql语句的使用等等。当然在学习大数据的时候还要学习Nosql数据产品。
第三，网络基础。大数据的数据来源于网络，尤其是物联网系统，所以掌握网络基础知识对学习大数据来说非常重要。
第四，程序设计基础。在大数据领域使用比较广泛的编程语言有Python、R、Java、Scala等语言，这些编程语言也是比较常见的，所以掌握其中一门语言对学习大数据来说是至关重要的。
第五，算法基础。大数据分析需要使用到很多算法，学习大数据要了解常见的算法，比如k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归等。
我目前在带大数据团队，对大数据领域比较熟悉，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
学习大数据需要的预备知识，其实也没有大家想象的那么多，接触过大数据技术的人都是知道，在大数据开发中用到的一些组件许多底层的一些知识都是用J***a语言进行开发的，所以，这也是导致现在的大数据开发培训的课程很多都是以J***a语言的学习开始的。
这里既然提到了学习大数据要预备哪些知识，我感觉需要预备的知识那就是最好有一些掌握J***a相关的一下技术知识，当然，最好是能够在J***a开发行业有一定的工作经验的人是更好的。
如果，是零基础的学员大家也不用过于担心害怕，因为现在的大多数的培训机构都是针对于这样的学员设计的大数据开发培训课程，只要是达到了大数据学习需求的学历和一定的思维逻辑的考察，那么学习大数据也是没有任何问题的。
作为一名程序员，需要精通高深的算法吗？为什么？
算法本身概念很宽泛。
算法划分为最基础算法和数据结构，这个是[_a***_]必会。
再复杂点就是动态规划，贪心，回溯，这几个算法本身到不是特别难，难在变化的题特别多，对于常人，可能刷题更有效。这几个算法除了贪心能找到应用场合。动态规划和回溯都找不到具体应用场合，我曾经问过专门搞这块的人，这几个算法啥场景用，说半天也没说出来，就说有用。我当时研究一些开源软件，比如linux内核，tcpip，都没看到这些算法用武之地。就自以为这些算法都是理论算法，学者弄着玩的。
直到有次看了一本书，讲数据库实现的，提到动态规划算法用在查询优化。其实当时有本国内的书讲查询优化如何实现，把代码铺开打印书上，胡乱写些注释，并没有说明白算法如何应用这个关键问题。当时给我触动挺深。后来留意到发现很多基础软件里面大量使用算法，我们国内一般只是调用而已。opencv ffmpeg源码，全是算法。国内水平就是照着开源用，或者改。
算法有个特点就是容易忘，毕竟工作用的不多，越复杂算法忘的越厉害，曾经下功夫研究过的算法实现，过了几年再看有点陌生。还有的算法确实烧脑，学起来就没学透。
再就是涉及算法实现，特别复杂算法尽可能使用权威开源的版本。比如红黑树，我前后找了三个博客版本都是错的，最后移植linux源码版才通过测试，太坑人。应用工程，还是严谨些。可以在一个好版本做二次开发。
太高深的算法可以适当学一些，但比较常用的算法肯定是要会才行。不光是算法岗才需要学习那么多算法，开发岗同样需要会很多常见的算法，这样在开发时才能写出高性能代码。我先举一个例子，之前我在用MR处理一份数据，其中在reduce阶段时候需要根据某个值保留TOP 3000的数据，但是如果不会其它算法，就调用快速排序，最坏时间复杂度为O(n^2)，当数据比较大的时候基本上就跑不出来了，而如果会维护大顶堆或BFPRT算法，时间复杂度大大降低。可见，算法还是很重要的。
那么，我们具体需要学习哪些算法呢？ 我大概列举下面的几个方向
字符串类算法
比如常见的KMP、多模式匹配的AC自动机、字典树等，特别是字典树，在工程开发中确实很容易遇到的。
图论算法
常见的图论算法，如并查集、最短路径算法、二分图匹配、网络流、拓扑排序等等。
搜索算法
比如常见的二分搜索、三分搜索，特别是二分搜索，面试都经常会问到，深度优先搜索和广度优先搜索，经典的八数码问题等。另外还有一些启发式搜索，比如模拟退火、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等等。
动态规划算法
比如经典的背包问题（可以参考背包九讲有更详细的介绍），求最短路径的dijkstra算法，最大子段和、数位DP等。
数学类算法
这类就比较大了，特别是在机器学习、人工智能、密码学等方向应用比较多。例如数论中的大数分解问题、大素数判断问题、扩展欧几里得算法、中国剩余定理、Lucas定理等等，组合数学中的博弈问题、卡特兰数公式、容斥原理、Polya计数等，计算几何中的极角排序、凸包问题、旋转卡壳、多边形内核问题、平面最近点对问题等。另外还有一些矩阵的构造计算，如矩阵快速幂等等。
如果要搞算法岗位，除了上述的一些应用算法，主要还是以机器学习、深度学习方面的算法为主。
到此，以上就是小编对于学习Linux的意义小论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习Linux的意义小论文的2点解答对大家有用。
