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大数据专业的图像处理方向和数据应用方向如何选择?

发布网友 发布时间:2022-04-23 17:01

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热心网友 时间:2023-10-10 00:49

大数据专业中的数字图像处理方向,该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。

许多数字图像的处理算法已经相当成熟,而且实现它们的难度并不算大,关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。

而大数据应用技术在知识结构的设计上,涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容,另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。

不过,无论什么方向,数学和统计学都是大数据技术的重要基础,即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。

编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上,从目前就业的角度出发,Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位,那么需要重点学习一下编程语言部分。


这样的解答希望能帮到大家,另外,给大家介绍下大数据分析需要掌握的一些基本知识。


——基础理论

大数据分析在数学知识基础上,引入了统计学,基础知识包含数学、线性代数等,这些是决定数据分析职业发展高度的基石。

初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。

——分析工具

Excel是最容易入门的数据分析工具之一,函数、数据透视表和公式须熟练。另外,会一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门极好。

和数据打交道必然会接触数据库,所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。最后,可学些主流工具,如Python或R语言,有些行业会用到SAS或其他工具,可依据行业选择。

——业务知识

脱离业务的纯数据分析没任何意义,优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据,对数据进行分析才更得心应手。


——沟通交流

数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通,做报告后也需进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。

——学习能力

无论是数据分析,还是其他岗位,都需拥有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……

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