大数据分析的数学基础薄弱怎么办？大数据分析培训来帮你

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大数据分析的数学基础薄弱怎么办？大数据分析需要懂数学吗？

一谈到大数据技术，很多人首先想到的是数学，大概是因为数字在数学体系中稳固的位置吧，这也是理所当然的。很多人认为自己数学不好，大数据技术开发应用也做不好，其实不然。要想清楚自己在大数据开发应用中充当什么角色。

若往其他分支发展，比如数据挖掘工程师，则要继续掌握Python和机器学习等。从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力（天天搞报表，怎么可能不熟），这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。积累相关的经验，在一两年后，决定往后的发展，是数据挖掘，还是专精数据分析成为管理岗。

当然其他层次上，使用这些数学方法对于改进算法也是非常有意义的，例如在数据获取层，可以利用概率模型估计爬虫采集页面的价值，从而能做出更好的判断。在大数据计算与存储层，利用矩阵分块计算实现并行计算。

大数据分析不仅仅需要数据的技巧，还有其他的技术能力需要掌握，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。

从概念上说，数据挖掘Datamining是一种方式，机器学习MachineLearning是一门方法/学科。机器学习主要是有监督和无监督学习，有监督又可划分成回归和分类，它们是从过去的历史数据中学习到一个模型，模型可以针对特定问题求解。数据挖掘的范围则大得多，即可以通过机器学习，而能借助其他算法。比如协同过滤、关联规则、PageRank等，它们是数据挖掘的经典算法，但不属于机器学习，所以在机器学习的书籍上，你是看不到的。

在大数据时代，想要高效的学习大数据分析技术，参加大数据分析培训是非常有必要的。

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