入門知識
推薦書籍
1、舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時代》；
2、巴拉巴西的《爆發(fā)》；
3、涂子沛的《大數(shù)據(jù)》；
4、吳軍《智能時代》；
5、《大數(shù)據(jù)架構(gòu)商業(yè)之路：從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案》
工具技能
1、hadoop： 常用于離線的復(fù)雜的大數(shù)據(jù)處理
2、Spark：常用于離線的快速的大數(shù)據(jù)處理
3、Storm：常用于在線的實時的大數(shù)據(jù)處理
4、HDFS：Hadoop分布式文件系統(tǒng)。HDFS有著高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。
5、Hbase：是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫。該技術(shù)來源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)”。就像Bigtable利用了Google文件系統(tǒng)（File System）所提供的分布式數(shù)據(jù)存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，它是一個適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫。另一個不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
6、Hive：hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運行。 其優(yōu)點是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。
7、Kafka：是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。 這種動作（網(wǎng)頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會功能的一個關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消費。
8、redis：redis是一個key-value存儲系統(tǒng)。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希類型）。這些數(shù)據(jù)類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法
1：C4.5
C4.5就是一個決策樹算法，它是決策樹（決策樹也就是做決策的節(jié)點間像一棵樹一樣的組織方式，其實是一個倒樹）核心算法ID3的改進(jìn)算法，所以基本上了解了一半決策樹構(gòu)造方法就能構(gòu)造它。決策樹構(gòu)造方法其實就是每次選擇一個好的特征以及分裂點作為當(dāng)前節(jié)點的分類條件。C4.5比ID3改進(jìn)的地方時：
ID3選擇屬性用的是子樹的信息增益（這里可以用很多方法來定義信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一種不純度度量準(zhǔn)則）），也就是熵的變化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了個率嘛。一般來說率就是用來取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有兩個跑步的人，一個起點是100m/s的人、其1s后為110m/s；另一個人起速是1m/s、其1s后為11m/s。如果僅算加速度（單位時間速度增加量）那么兩個就是一樣的了；但如果使用速度增加率（速度增加比例）來衡量，2個人差距就很大了。在這里，其克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足。在樹構(gòu)造過程中進(jìn)行剪枝，我在構(gòu)造決策樹的時候好討厭那些掛著幾個元素的節(jié)點。對于這種節(jié)點，干脆不考慮最好，不然很容易導(dǎo)致overfitting。對非離散數(shù)據(jù)都能處理，這個其實就是一個個式，看對于連續(xù)型的值在哪里分裂好。也就是把連續(xù)性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散的值進(jìn)行處理。能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理，這個重要也重要，其實也沒那么重要，缺失數(shù)據(jù)采用一些方法補上去就是了。
2：CART
CART也是一種決策樹算法！相對于上著有條件實現(xiàn)一個節(jié)點下面有多個子樹的多元分類，CART只是分類兩個子樹，這樣實現(xiàn)起來稍稍簡便些。所以說CART算法生成的決策樹是結(jié)構(gòu)簡潔的二叉樹。
3：KNN(K Nearest Neighbours)
這個很簡單，就是看你周圍的K個人（樣本）中哪個類別的人占的多，哪個多，那我就是多的那個。實現(xiàn)起來就是對每個訓(xùn)練樣本都計算與其相似度，是Top-K個訓(xùn)練樣本出來，看這K個樣本中哪個類別的多些，誰多跟誰。
4：Naive Bayes
(樸素貝葉斯NB)
NB認(rèn)為各個特征是獨立的，誰也不關(guān)誰的事。所以一個樣本（特征值的集合，比如“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”出現(xiàn)2次，“文件”出現(xiàn)1次），可以通過對其所有出現(xiàn)特征在給定類別的概率相乘。比如“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”出現(xiàn)在類1的概率為0.5，“文件”出現(xiàn)在類1的概率為0.3，則可認(rèn)為其屬于類1的概率為0.5*0.5*0.3。
5：Support Vector Machine (支持向量機SVM)
SVM就是想找一個分類得最”好”的分類線/分類面（最近的一些兩類樣本到這個”線”的距離最遠(yuǎn)）。這個沒具體實現(xiàn)過，上次聽課，那位老師自稱自己實現(xiàn)了SVM，敬佩其鉆研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。
6：EM (期望最大化)
這個我認(rèn)為就是假設(shè)數(shù)據(jù)時由幾個高斯分布組成的，所以最后就是要求幾個高斯分布的參數(shù)。通過先假設(shè)幾個值，然后通過反復(fù)迭代，以期望得到最好的擬合。
7：Apriori
這個是做關(guān)聯(lián)規(guī)則用的。不知道為什么，一提高關(guān)聯(lián)規(guī)則我就想到購物籃數(shù)據(jù)。這個沒實現(xiàn)過，不過也還要理解，它就是通過支持度和置信度兩個量來工作，不過對于Apriori，它通過頻繁項集的一些規(guī)律（頻繁項集的子集必定是頻繁項集等等啦）來減少計算復(fù)雜度。
8：PageRank
大名鼎鼎的PageRank大家應(yīng)該都知道（Google靠此專利發(fā)家，其實也不能說發(fā)家啦!）。對于這個算法我的理解就是：如果我指向你（網(wǎng)頁間的連接）則表示我承認(rèn)你，則在計算你的重要性的時候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承認(rèn)多少個人）。通過反復(fù)這樣來，可以求的一個穩(wěn)定的衡量各個人（網(wǎng)頁）重要性的值。不過這里必須要做些限制（一個人的開始默認(rèn)重要性都是1），不然那些值會越來越大越來越大。
9：K-Means
K-Means是一種最經(jīng)典也是使用最廣泛的聚類方法，時至今日扔然有很多基于其的改進(jìn)模型提出。K-Means的思想很簡單，對于一個聚類任務(wù)（你需要指明聚成幾個類，當(dāng)然按照自然想法來說不應(yīng)該需要指明類數(shù)，這個問題也是當(dāng)前聚類任務(wù)的一個值得研究的課題），首先隨機選擇K個簇中心，然后反復(fù)計算下面的過程直到所有簇中心不改變（簇集合不改變）為止：步驟1：對于每個對象，計算其與每個簇中心的相似度，把其歸入與其最相似的那個簇中。
步驟2：更新簇中心，新的簇中心通過計算所有屬于該簇的對象的平均值得到。
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
10：AdaBoost
AdaBoost做分類的一般知道，它是一種boosting方法。這個不能說是一種算法，應(yīng)該是一種方法，因為它可以建立在任何一種分類算法上，可以是決策樹，NB，SVM等。
Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最終分類器(強分類器)。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將關(guān)鍵放在關(guān)鍵的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上面。
應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù)
1、標(biāo)量、向量、矩陣和張量
2、矩陣和向量相乘
3、單位矩陣和逆矩陣
4、線性相關(guān)和生成子空間
5、范數(shù)
6、特殊類型的矩陣和向量
7、特征分解
8、奇異值分解
9、Moore-Penrose 偽逆
10、跡運算
11、行列式
12、實例：主成分分析
概率與信息論
1、為什么要使用概率？
2、隨機變量
3、概率分布
4、邊緣概率
5、條件概率
6、條件概率的鏈?zhǔn)椒▌t
7、獨立性和條件獨立性
8、期望、方差和協(xié)方差
9、常用概率分布
10、常用函數(shù)的有用性質(zhì)
11、貝葉斯規(guī)則
12、連續(xù)型變量的技術(shù)細(xì)節(jié)
13、信息論
14、結(jié)構(gòu)化概率模型
數(shù)值計算
1、上溢和下溢
2、病態(tài)條件
3、基于梯度的優(yōu)化方法
4、約束優(yōu)化
5、實例：線性最小二乘
這些大數(shù)據(jù)所需要學(xué)習(xí)到的知識，你都學(xué)會了嗎？
