信息增益，信息增益计算公式

　　很多小伙伴在问，学习大数据需要什么基础才可以呢？今天小编就来解说一下大数据需要的学习能容及如何快速学习大数据。

　　首先我们分析0基础小白学习大数据，在这里讲一下所需要学习的内容。

　　首先小白入门必学课程，SQL是必须的编程语言，这个编程语言非常简单，基本大家都会很快学会，学完SQL进阶数据分析，数据分析的时候也是很简单的，只是电脑上鼠标点击很快就会得到数据挖掘。

　　接下来在这些的基础上还需要学习一些课程

　　1、Excel数据分析实战

　　2、SQL数据分析实战

　　3、PPT数据分析报告实战

　　4、Excel报告自动化实战

　　5、如何制作数据分析师简历

　　以上这些课程是都可以找到的，可以免费学习。

　　学完上边的可以看看下边这些知识。更多系统的内容，可以关注小编，小编置顶文章中有详细的学习路线及大数据课程的学习目录。

　　数据分析基础、Linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce、Ｈive和Hbase等 论知识和基于Spark的大数据分析，详细演示Hadoop三种模式的安装配置、基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计、以及基于Spark的回归分析、聚类分析等算法的案例。

　　当然新手学习也可以这样快速学习大数据：

　　1、没有专业基础的可以从统计学、SQL开始学习：

　　2、对数学过敏的也可以先跳过统计学从Excel、SPSS开始，先熟练应用工具，再去理解背后的算法

　　3、数据分析师学习路线图

　　现在很多学习大数据的小伙伴是大学毕业，想从事IT行业，第一是兴趣，第二是薪资高。那么有这两点想法就足够了。

　　那么小编在这里建议大家不要放弃自己的大学所学知识哦信息增益！例如大学上过的线性代数、概率统计等等知识，在这就可以用到了。小编读了大学一直在想，学的知识没用，现在才知道大学的知识是信息增益你初入社会学习的基础。当然，大学时光混迹在LOL世界里的小伙伴也不要慌张，大学没有学到，选择大数据你会重新开始学起。只是需要你的努力，大数据并不可怕。说了一大堆废话了，赶紧看看这些数学理论吧！

　　（1）概率论与数理统计

　　这有些与大数据技术开发的联系十分密切，条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差剖析及回归剖析、随机进程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、发掘中就很主要。

　　当然以概率论为根底的信息论在大数据剖析中也有一定效果，比方信息增益、互信息等用于特征剖析的办法都是信息论里面的概念。

　　（2）线性代数

　　这有些的数学知识与大数据技术开发的联系也很接近，矩阵、转置、秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、剖析中也是常用的技术手段。

　　在互联网大数据中，很多使用场景的剖析对象都可以抽象变成矩阵表明，很多Web页面及其联系、微博用户及其联系、文本会集文本与词汇的联系等等都可以用矩阵表明。

　　以矩阵为根底的各种运算，如矩阵分化则是剖析对象特征提取的途径，由于矩阵代表了某种改换或映射，因此分化后得到的矩阵就代表了剖析对象在新空间中的一些新特征。所以，奇异值分化SVD、PCA、NMF、MF等在大数据剖析中的使用是很广泛的。

　　在学习大数据的时候我们还需要具备一些能力

　　1逻辑分析能力

　　逻辑分析能力是指正确、合理思考的能力。即对事物进行观察、比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理的能力。

　　做大数据工作的人，他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。这个能力对于学习大数据是很大的助力，如果在学习大数据的时候能慢慢注意培养自己的逻辑分析能力，那么对你今后的工作也有很大的帮助。

　　逻辑分析最重要。即对事物进行调查、比较、剖析、归纳、判别、推理的能力。

　　做大数据开发的人，他得知道什么是相关的，哪个是关键的，运用什么样的数据是最有价值的，如何迅速找到每个业务最核心重要的需求。这个对于学习大数据是很大的帮助，如果在学习大数据的时候能慢慢培养自己的逻辑分析能力，那么对你往后的工作学习也有很大的作用。

　　2快速学习能力

　　在大数据工作中，快速学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家。它能够帮助你快速的适应和理解相关知识，就算你是零基础学习大数据，如果你能找到大数据学习的核心关键点，快速学习，那么攻克大数据指日可待。

　　3对数据的兴趣

　　兴趣是职业生涯选择的重要依据。兴趣是最好的老师，是一种强大的精神力量。兴趣可以使人集中精神去获得你所喜欢的职业知识，启迪智慧并创造性地开展工作。当一个人对某种职业产生兴趣时，他就能充分的调动自己的主动性，积极地去感知和关注该职业的相关知识、动态并积极地思考，大胆地探索信息增益；在你学习大数据之前，我觉得你最应该做的就是培养自己对于数据的兴趣。

　　4沟通能力

　　在大数据工作中，沟通能力能让大数据工作者的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

　　对于学过java的同学，那么你学习大数据就非常的容易了，java语言可以跟一切语言互通，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。

　　说了这么多，小编认为学习大数据还是需要找一个良师带你学习，在最短的时间里去快速学习知识，既是对自己的一种负责，也是你做事的一种表现。从事IT行业，任何一个岗位，领导看中的是你的解决问题的结果，而不是你解决问题的过程。

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