数据挖掘 j***a语言,数据挖掘j***a实现

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘 java语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据挖掘 Java语言的解答，让我们一起看看吧。

1. Java开发（大数据）怎么样？
2. 如何系统地学习数据挖掘？

J***a开发（大数据）怎么样？

大数据方向介绍

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向）

必须技能10条:

01.J***a高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、***行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至***决策等。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对***而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。

什么是大数据？怎么理解大数据？

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如何系统地学习数据挖掘？

理论学习：线性代数→高等数学→概率论→数理统计→数据挖掘十大算法

软件学习：Excle→SPSS→python(或者R)→Spark

视频网站：慕课网、实验楼、天善学院等

案列实战：github上面搜一些源码学习、还有参加一些竞赛(kaggle、数据城堡、科赛、阿里天池、数睿思等)

如何循序渐进的学习数据挖掘？

我自己从事过10年以上数据挖掘相关的工作。我简单说一下对这个问题的理解：

你的问题提得非常明白。但你问题下面的一段文字让人感觉迷惑：似乎做数据挖掘一定要会做big data developer方便的开发。其实在大的企业尤其是互联网企业里面这两个职位是分开的。做数据挖掘的是做数据挖掘的。做big data developer是做开发的。通常互联网企业的里面的数据相关的职位是这样分布的：

1. 数据平台：主要负责数据自动***集平台、ETL平台及调度平台的搭建和维护；

2. ETL：主要负责数据的抽取、清洗和入库，报表底层相关数据统计口径的开发以及ETL任务的维护；

3. 报表平台：基于业务需要设计报表、开发报表和维护报表；

4. 数据分析和挖掘：针对各种问题主题进行数据分析和挖掘，给出解决问题的解决方案

其它更为深入的数据挖掘或者说机器学习问题：如精准广告平台、推荐系统和搜索系统则有专门的部门负责。通常做数据挖掘的主要是在数据部门针对专门的主题进行数据挖掘，或者在专门的业务场景（广告平台、推荐系统和搜索系统）对应部门从事数据挖掘。这些部门对机器学习算法相关的工程实现能力要求会比较高。但对于数据结构和MapReduce可能要求没有那么高。但如果在数据平台部门可能对hadoop、数据结构和MapReduce要求可能会高一些。

回过头来回答你的问题：如何循序渐进的学习数据挖掘

1.重点是循序渐进的学习各种算法，比如有监督学习算法、无监督学习算法甚至强化算法和深度学习算法。要深入理解这些算法的、优点和缺点；

2.会基于Python或者scale对这样算法做工程上的实现以便解决实际问题；

到此，以上就是小编对于数据挖掘 j***a语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘 j***a语言的3点解答对大家有用。

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