主要研究方向

數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

數(shù)據(jù)加工：ETL、Python等。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)、概率等。數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、回歸分析、聚類(lèi)、分類(lèi)、協(xié)同過(guò)濾等。

大數(shù)據(jù)分析主要是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析，要有較好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，一般來(lái)說(shuō)都是數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)出身。此外還有一方面就是業(yè)務(wù)知識(shí)的理解，每個(gè)行業(yè)和公司的業(yè)務(wù)形態(tài)都是千姿百態(tài)的，只有對(duì)這些業(yè)務(wù)形態(tài)和業(yè)務(wù)流程充分理解才能對(duì)數(shù)據(jù)有可能更正確的建模和解讀。

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