简介：许多朋友问有关在哪里学习北美大数据的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
大数据属于切割边缘技术，而且很少有学校开设了这一专业。
Nanjing班级研讨会，Nanjing Peking University Jade Bird和Nanjing Zhongbo软件学院都很好，尤其是在北美大数据5.0大满贯赛中。有来自北美专家的专家可以教书。我建议您在现场检查您无法听取部分信任。
Nanjing Beida Jade Bird祝您成功?
1. Chuan Zhi教育
自成立以来，Chuanzhi教育已涵盖了十多个学科，例如Javaee，Python+数据分析，人工智能开发，HTMLJS+Front -End -End -End，UI/UE设计和大数据。时代的发展并不断更新迭代。由于新技术，深度课程和广泛的项目，学生一直处于技术的前端。
2. Halo International
Make Internations成立于2001年，已成立了18年。主要业务是IT培训。它具有Java，PMP，软测试，敏捷，项目管理，大数据，Python，前端开发，H5可视化，ACP和其他十种课程，累计培养100,000多个技术人才，并取得了显着的成果，并在行业。
3. Qianfeng教育
Qianfeng Education开放了HTML5，Java，Python，完整链接设计，云计算，软件测试，大数据，智能互联网，Unity Game Development，Go语言开发，网络安全，网络安全，互联网营销学科和启动软软的Qianfeng教育。考试，Adobe认证，PMP认证，Red Hat RHCE认证课程，Qianfeng的20,000多名高品质才能，同期在学校中有8,000多名学生。
4. Dane教育
Dane Education由美国国际数据集团的IDG投资。它是由国际良好的IT公司的技术主持人建立的，例如Sun，IBM，Asiaxin，Huawei，East Soft和Ufida，海外学生和加拿大专业和技术人员。- 结束才华。
5. AAA软件教育
AAA软件教育（Zhengzhou AAA软件学院）属于AAA教育小组，以前称为Zhiyuan IT学院。这是一家已获得人力资源和社会保障局批准的教育机构，专注于高端计算机职业教育。AAAAA软件教育采用了理论 +实用培训模型。它注意船上的学生的实践。每个阶段都将安排最新的企业发展项目，以提高学生的动手能力。
上述内容参考：百度百科全书Zhi教育
上述内容参考：百度百科全书 - 哈洛国际教育小组
上述内容参考：百度百科全书 - Qianfeng教育
上述内容参考：百度百科全书教育
上述内容参考：百度百科全书-AAA软件教育
实际上，大数据应用程序开发与Java开发工程师专业的课程有很多课程。实际上，他们两个都是程序员，日常工作是包装和人参。您可以参考我写的文章。“大数据”。
当然，如果您想学习，这是首都北京的最佳选择，因为它是Internet Technology Factory与IT培训机构的总部收集的地方。它可以增加遇到大数据讲师的可能性。
大数据也是近年来才流行的学科。以前，开发一直是非范围的。这些年来，它可能与互联网有一定的关系。
目前，如果您想学习大数据，最好先访问首先要学习。大数据属于高科技行业。在第二和第三层城市中，它没有很好地发展。大多数大型企业都位于第一城市，因此许多它们都出现在第一层城市中。
选择在北京学习大数据真的很好，因为现在大数据更好的地方是beishangguang之类的地方。这也是一个更加集中大型数据培训机构的地方。这里有许多机构，并且有许多相对专业的机构。您也可以选择具有更高的概率。
具体来说，您可以比较诸如机构教师，课程，学习环境和就业等内容的选择。我相信总有一个更适合您的人。
如果您一定要去北京学习大数据技术，则可以去上海谷谷学习。
在学习大数据之前，建议将血液捐赠给计算机的基本知识，否则将不稳定，因为将沙子聚集到塔中。
特定于大数据本身，建议首先掌握一些基本工具，例如Hive，Hadoop，Hbase，ES等，首先进行一些简单的数据分析。
个人学习经验，如果是的话，我将选择找到与书相关的书籍，阅读并构建大数据的概念。然后，您可以从车站B或MU类网络中找到视频资源。这样的视频也很浅。在那个时候看到您的选择。最后，如果您想仔细探索大数据，应该找到更多的专业书籍或论文来学习。可以在Zhiwang或Google文献中找到这种类型的论文。
1.如何将业务运营转变为大数据挖掘问题
因此，如果问题是，我们如何将上述商业操作问题转变为数据挖掘问题？可以细分为数据挖掘问题，分为四种类型的问题：分类问题，聚类问题，关联问题和预测问题。
1.分类问题
用户损失率，促销响应和评估用户都是数据挖掘的分类。我们需要掌握分类的特征，知道什么是监督和学习，并掌握共同的分类方法：决策树，贝叶斯，knn，支持向量支持向量神经网络和逻辑的回归。
2.分类问题
细分市场和细分客户群属于数据挖掘问题。我们必须掌握聚类的特征，了解无监督的学习并了解常见的聚类算法，例如分隔聚类，分层聚类，密度聚类，Web网络网络频道聚类，模型聚类等。
3.相关问题
交叉 - 萨莱斯问题是相关的问题。相关分析也称为购物篮分析。我们需要掌握共同相关分析算法：Aprior算法，Carma算法，序列算法等。
4.预测问题
我们必须掌握简单的线性回归分析，多线性回归分析，时间序列等。
2.使用哪种工具来练习大数据挖掘
有太多的工具和方法来实现数据挖掘。SPSS，SAS，Python，R等都是可能的，但是我们需要掌握哪一个，或者您需要掌握数据挖掘？这需要查看您的位置。想要提前的级别和路径是什么。
第一级：了解入门级
只需了解统计和数据库即可。
第二级：达到初级工作场所申请的水平
数据库+统计+SPSS（也可以是SPSS替换软件）
第三级：达到中级工作场所申请的水平
SAS或R
第四级：达到数据挖掘部门的水平
SAS或R+Python（或其他编程语言）
3.如何使用Python学习大数据挖掘
只要您可以解决实际问题，那么学习数据挖掘的工具都无关紧要。这是第一个Python。如何使用Python学习数据挖掘？我需要什么知识才能掌握Python？
1.熊猫库的操作
熊猫是数据分析的特别重要库。我们必须掌握以下三点：
熊猫包计算；
熊猫索引和多个索引；
索引很困难，但非常重要
熊猫多表操作和数据透视表
2.数值计算
Numpy数据计算的主要应用是数据挖掘。对于将来的机器学习和深度学习，这也是必须掌握的库。我们必须掌握以下内容：
Numpy Array理解；
数组索引操作；
阵列计算；
广播（线性代数中的知识）
3.数据Visual-Matplotlib和Seaborn
matplotib语法
Python最基本的可视化工具是Matplotlib。乍一看，Matplotlib与Matlib有点相似。有必要弄清两者之间的关系，以便更容易学习。
使用Seaborn
Seaborn是一种非常漂亮的视觉工具。
熊猫绘图功能
如前所述，大熊猫是由数据制成的，但也提供了一些图形API。
4.数据挖掘条目
这部分是最难，最有趣的部分。掌握以下部分：
机器学习的定义
不要在此处与数据挖掘有所不同
成本功能的定义
火车/测试/价值
过度拟合定义和回避方法
5.数据挖掘算法
数据挖掘已开发到当前，并且有许多算法。以下只需要掌握最简单，核心和最常用的算法：
最小的第二个乘法算法；
梯度下降；
定向；
很有可能的估计；
逻辑回归；
决策树;
Randomforesr;
xgboost;
6.数据挖掘实际战斗
通过机器学习中最著名的图书馆Scikit-Learn的模型理解。
以上是每个人的大数据挖掘学习想法的逻辑。但是，这仅仅是开始。在通往数据挖掘机和数据科学家的途中，我们还必须学习文本处理和自然语言知识，Linux和Spark知识，深度学习知识等。我们必须保持持续的兴趣才能学习DataDaDiging。
NetASE云类
美国与数据相关的学院可以了解以下机构：加利福尼亚大学，伯克利分校，马萨诸塞州理工学院，卡内格隆，斯坦福大学，密歇根州安纳巴吉，华盛顿，华盛顿，伊利诺伊州香槟分支，康奈尔，康奈尔，乔治亚，乔治亚州Polytechnic.System.System。）工程师，数据架构师等。
如果您想知道美国有多少大学可以申请您的成绩？您可以将基本情况（GPA，TOEFL得分，专业，大学背景和其他信息）输入志愿者参考系统，用于在国外学习。与您的情况相似的犯罪同学，以查看他们成功申请的哪些学院和专业您可以看到您可以在当前级别申请的大学和专业的水平，并确切地自行申请。
参加大数据培训课程的关键是选择正确的培训机构，例如课程设置，教师，培训计划，硬件设施（集群服务器），就业率等。也有很多人获得了良好的就业机会从可靠的培训机构的才能。它们主要与个人的学习效果和能力有关，例如他们是否掌握了真正的大数据技术，学术资格，沟通技巧，思维能力等。
在您自己的时间和预算范围内，您可以清楚地找到自己的需求，并找到适合您的培训机构，并以学习目标进行学习。除了学习知识外，您还应该学习一些思考和想法以解决问题。
如果您想学习大数据，建议您查看CDA数据认证中心。CDA是数据分析的缩写，在国际大数据和人工智能范围内专业人才。特别是指互联网，金融，咨询，电信，零售，医疗保健，旅游业和其他行业，专门从事新的数据才能，这些新数据才能从事数据收集，清洁，处理，分析，并可以制定业务报告并提供决策。
结论：以上是为每个人编写的首席CTO注释，内容涉及北美大数据只能在何处学习和总结。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?