大数据工程师学习的难点在哪里
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学习的过程，往往会存在一些困难，很容易让学习的人丧失信心，大数据工程师的学习和具体操作，其实还是要基于数据的基础之上，学习寻找数据，并对数据分析，是大数据工程师日常工作中很普遍的事情，那么，大数据工程师学习的难点在哪里?
具体如下
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数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
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数据处理：自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(Artificial Intelligence)的核心课题之一。
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统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
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数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
注意事项
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学习大数据相关的知识，对于个人而言可以提高工作效率，可以从数据的表面分析出深层次的内容，对于分析工作的内容和制定对策提供帮助，关于“大数据工程师学习的难点在哪里?”希望小编的讲解，能给大家提供一些思路。
