发起人:Robot 管理大师

回复 ( 9 )

  1. 袁帅
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    看你悟性了~

  2. 这只猫叫公爵
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    首先数理统计方面,我最近在看elements of statistical learning,英语是一个问题,很多经典教材都是英文版的,我本科非统计非数学专业出身的人,只学过工数,概率论和线性代数,看着有点吃力,比如线性回归,矩阵方式求出beta(hat),Ng的课上是直接给出来的,esl那本书也是直接给出来的,而且书上说是,easily show that,我也是醉了,然后我去谷歌,看别人推导过程,才知道里面有大量的矩阵微分,我是觉得有点吃力,不过我还有配套的斯坦福statistical learning courses,然后理解起来就好多了。除此之外,我还刷leetcode 算法题,后期还准备学hadoop, spark。最近转专业拿到纽约地区一学校的data science ad,未来准备是当一个全栈的数据分析师,前段有基本的bussiness and finacial sense,再到code 算法模型,最后是大数据平台操作。感觉要学的东西很多啊,具体时间那就看个人悟性了,我觉得是短期之内不能速成,一步一步走扎实了,去搞大数据才比较稳。

  3. 罗凯翔
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    首先你得学会挖掘,然后我大蓝翔。。。。。

  4. Joash
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    看人吧,主要看题主数学水平了,某年清华评特等奖学金的时候,某大三还是大四的同学吧,就是做的数据挖掘,而且已经做出了不错的成绩。再如每年数据挖掘校招岗,拿到数据挖掘岗offer的大多应该是硕士及以上,但我觉得,他们真正开始做数据挖掘的时间最多也就从研一开始,也就是说用了两年左右的时间。

  5. 带着左耳看世界
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    数据挖掘如果是比较高级的算法级,数学基础很重要,工程类的语言基础也需要,然后了解些通信数字信号这些解决思维也很好,机器学习是一个相对深入的话题,MIT吴恩达的machine learning课程可以学学…目前见到的做数据挖掘的基本都是研究生以上..

  6. 泡泡
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    目前正在学,单单是学的话还是比较快的,但是要用的具体的项目中,感觉很吃力

  7. 匿名用户
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    感受下,差不多三四年吧

    • 矩阵论
    • 凸优化
    • 概率论
    • 统计学习基础
    • (Python || Julia || R) && (CPP || Java)
  8. 吴题
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    数据挖掘对综合能力要求比较高,不仅会编程还要会算法,优化方法,统计。如果楼主数学底子比较好,上手编一些简单的算法还是比较容易的

  9. 匿名用户
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    我是一个在校生,以我目前接触到的程度来看,是对数学功底有一定要求的(所以我放弃了)。

    也就是说,零基础,在数据挖掘上,还是不要多想。

    数据挖掘不等于数据清洗,题主所提到的,可能只是其中很小一部分的数据清洗,但是只会数据清洗,从我的角度来看,只是重复劳动,意味着要么找不到工作,要么找不到理想的工作。

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