大数据被比喻为“21世纪的钻石矿”一点也不为过，因为在当今信息化潮流中，大数据行业非常吃香。新的时代随着大数据、云计算、物联网发展而创新，而这些又反过来促进大数据的发展。那么怎样学习大数据挖掘？大数据挖掘难么？

一、大数据挖掘涉及的课程及学习内容

大数据挖掘在培训机构要如何学习？大数据挖掘需要学习的课程有机器学习、统计学、人工智能、数据库等，掌握这些知识基本上就学会大数据挖掘技术了。大数据技术不仅可以帮助企业实现需求预测的精确性，而且对提高员工调度效率有非常重要的作用，同时根据获取的数据直接对生产环节做出决策。

想要学习大数据挖掘，首先需要学习挖掘不同类型的数据：

1.高维的数据

2.图数据

3.无限的（infinite/never-ending）数据

4.贴有标签的数据

同时我们还要学习不同的计算模型：

1）MapReduce算法

2）流和在线（Streams and Online）算法

3）Single machine in-memory

然后，还要学习解决现实中的问题，像：推荐系统、关联规则、链接分析、重复检测。

二、大数据挖掘岗位需要具备的能力

1.编程能力

（1）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

建议：MySQL python C ；语言是一种工具，需要仔细研究；推荐书籍：《C primer plus 》

（2）开发平台：Linux ；

建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；推荐书籍：《Linux 私房菜》

（3）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

建议：多敲代码，多上 OJ 平台刷题；

（4）海量数据处理平台： Hadoop或者 Spark；

建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》。

2. 算法能力

（1）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，优化理论。

建议：数学相关的知识，尽管不能完全掌握，但是也要大概了解每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时经过查阅资料做到无障碍理解；

（2）机器学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归，SVM，感知机；决策树，随机森林，GBDT，XGBoost等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

（3）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ，word2vec ，LDA ）；

看到这些也许你会觉得大数据挖掘非常难学，但事实上，只有找对了方法，大数据挖掘学习起来并不是那么深不可测。那么有什么方法呢，自学或报班学习，但是没有基础的同学是不建议自学的，因为大数据挖掘里面有很多专业知识，如果没人引路，自己琢磨太费时间，而且不一定能弄懂。

建议报班学习，魔据大数据专著大数据教学16年，有丰厚的经验和积淀。多年来为百度、阿里、腾讯等知名企业培养出无数大数据人才，而且魔据课程紧跟市场需求，课程实时更新，内容广泛且实用性强，特别符合社会的需要，魔据大数据拥有众多真实的企业项目，讲师除了日常授课外，还会亲自带领魔据学员做项目，培养学员的动手操作能力，尽早适应企业的工作内容和模式，这些都为学员将来的就业做准备，确保学员真正掌握大数据技术。

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