都要学什么

是当今社会中最重要的技术之一，对于企业和组织来说，了解并能够有效地分析和应用它，已经成为一项必备的核心竞争力。专业需要学习哪些内容呢？小编将从不同的角度介绍学习的相关内容。

1. 确定数据源

分析的第一步是确定数据源。了解相关的分析数据源来源非常重要，可以帮助我们更好地应用技术。这些数据源可以来自不同的系统，例如供应链系统、ERP系统或资金系统等。以下是一些常见的数据源：

i. 事件驱动型数据源

事件驱动型数据源是指一些以特定事件为触发的数据源，例如刷单或监控等。这类数据源常用于监测和识别异常行为，帮助企业及时采取相应措施。

ii. 数据分析型数据源

数据分析型数据源主要用于对数据进行深入的分析。例如库存管理、双11大屏等，通过对数据进行分析可以帮助企业更好地了解市场需求、产品销售情况等，从而制定更好的策略。

iii. 数据管道数据源

数据管道数据源主要用于数据的传输和处理。例如日志解析等，通过建立数据管道，可以更方便地管理和处理大量的日志数据。

iv. 机器学习数据源

机器学习数据源主要用于构建和训练机器学习模型。例如个性化推荐系统，在数据分析的基础上，通过机器学习算法，可以为用户提供更加个性化的推荐服务。

2. 开发

专业学习的内容可以分为开发和数据分析与挖掘两个方向。

i. 开发

开发需要掌握一系列的技术和工具，包括：

Java编程技术：Java是学习的基础，掌握Java编程技术可以帮助我们更好地理解和应用技术。

Linux命令：开发通常在Linux环境下进行，掌握Linux命令可以帮助我们更加高效地管理和操作。

Hadoop：Hadoop是开发中最重要的框架之一，掌握Hadoop可以帮助我们更好地实现数据的分布式存储和处理。

Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，掌握Hive可以帮助我们更方便地进行数据的查询和分析。

ii. 数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是专业另一个重要的方向，需要掌握一系列的技能和工具，包括：

Python编程技术：Python是数据分析与挖掘中常用的编程语言，掌握Python可以帮助我们更好地进行数据处理和分析。

关系型数据库：关系型数据库是数据存储和管理的常用工具，掌握关系型数据库可以帮助我们更好地进行数据的查询和分析。

文档数据库和内存数据库：文档数据库和内存数据库是近年来出现的新型数据库，掌握这些数据库可以帮助我们更好地应对处理的需求。

数据可视化工具：数据可视化是数据分析的重要环节，掌握数据可视化工具可以帮助我们更好地展现和分析数据。

3. 统计学技能

统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。掌握一些社会学和心理学的基本概念也有助于更深入地理解数据和用户行为。

4. 数学和计算机科学知识

专业还要学习数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论等课程。这些课程可以帮助我们更好地理解和应用技术。

专业学习的内容涉及数据源的确定、开发技术和工具的掌握，数据分析与挖掘的方法和工具的应用，统计学技能的掌握，以及数学和计算机科学知识的学习等。通过学习这些知识，我们可以更好地理解和应用技术，为企业和组织提供更精确的数据分析和决策支持。