学习大数据需要了解的基本技术

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学习基本的技术，更好地证明自己对于行业内部的操作规律的理解，大家要掌握一个行业最基本的需求，学习大数据工程师当然要了解到数据库的建立，数据的采集，数据的处理方式等，那么，学习大数据需要了解的基本技术有哪些？


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。

    学习大数据需要了解的基本技术

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    数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

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    基础架构：云存储、分布式文件存储等。

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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

  • 以上的技能都是专业性的，大家需要寻找到合适的教程，或者参与技能培训班，但是在现在的社会上，有关于数据处理，大数据分析等的行业，是相当热门的，工资高，待遇好，学会“学习大数据需要了解的基本技术”对于大家的发展，只有促进作用，而无其他消极影响。


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