想充分利用大数据,你需要接受大数据培训

每个企业、公司都希望利用大数据提高效率，增加收入或改善业务。但这些并不仅仅使用表面现象及表现就可以得到解决，需要经过培训的数据分析师或数据分析人员知道如何使用他们的工具来获得最佳的解决方案。

如一个职场达人在统计、分析、数据挖掘、模式识别等领域已有一段时间了，但数据科学背后的理念是采用一系列这样的学科来发现有价值的信息，如何有效地做到这一点，并不是大多数职场达人或工程师能够通过书籍参考或涉及一段时间就能达成地， 他们需要适当的培训。

想要有效的达成结果，这种培训必须是多学科、涉及工程、社会科学、数学、实战和统计学等领域。理想情况下，培训应涵盖以下领域：

非结构化数据：数据挖掘工具长期以来能够理解结构化数据，例如数据库中的数据。但是今天构成大数据的大部分内容都是非结构化的：文本、演示文稿、社交媒体供稿、图像等等，以及使用数据挖掘工具，挖掘这些类型的数据源时可能是无效的，因为大多数数据源已经在处在已知的结构中了。通过对数据分析师方面的有效培训，数据分析师及数据数据分析师人员将能够理解这些数据，找到以前未被识别的模式和结构，从而利用数据。

回归和预测：理解大数据需要找到变量之间的关系，通常是很多变量之间的关系。这意味着数据分析师们必须接受回归技术的培训，包括双变量和多变量回归过程。

回归树、升压树和随机森林等术语应该很熟悉。同样，必须熟悉现代预测方法，包括使用验证样本和交叉验证来评估预测性能的能力。

数据分类和假设检验：为了有效地分析数据，数据分析师必须了解对数据进行分类的各种技术和方法。更重要的是，他们需要学习如何检验假设和检测统计异常，包括欺诈和其他恶意行为。他们还必须了解各种方法的局限性以及滥用这些方法的危险。

推荐系统：到目前为止，我们都很熟悉推荐系统，推荐系统可以说是现在网络公司的主要产品，其中一些系统运行得非常好，可以根据用户过去的行为预测他们可能想要什么。但是设计和构建一个真正有用的系统需要详细了解这些系统背后的原理和算法。

图形模型和网络：图形模型可以是理解复杂信息和促进统计计算的有效方式。他们是帮助我们发现信息网络固有的模式、功能和行为的一个重要概念。无论是基于监管网络还是社交网络，数据分析师都必须学习分析这类网络的方法，这种方法首先要学习如何将他们的支持向量机表示为图形，并包括中心度量、影响最大化等分析，以及使用干扰来洞察不同的图形模型。这有助于他们找到本地交互，这些交互是大规模网络效应的指标，企业所关心的那种。

为了取得最好的效果，培训还应该包括案例研究，让学生了解如何在实战中使用每种训练方法。本课程中包含的案例研究涵盖了所有这些领域，例如实现不同类型的回归来可视化性别工资差距。通过玩深度神经网络来了解他们是如何做决定的。这样的案例研究对于帮助数据科学家理解如何将他们学到的知识应用到自己的组织中是非常宝贵的。

Gartner最近的一项调查发现，只有41%的IT专业人士认为他们的企业已经为未来两年的数字、数据业务做好了准备，这意味着59%人承认他们还没有做好准备。不要让企业的员工成为其中一员，让企业的员工在大数据时代需要的数据科学学科方面接受一些有效的大数据培训。