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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。
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