近年來(lái),存儲(chǔ)設(shè)備的單位成本以驚人的速度下降,我們可以輕而易舉地積累起大量的數(shù)據(jù)。電信 運(yùn)營(yíng)商,可以記錄用戶通話、短消息、無(wú)線上網(wǎng)產(chǎn)生的每一條信令,省級(jí)運(yùn)營(yíng)商一小時(shí)寫(xiě)入存儲(chǔ)設(shè)備的數(shù)據(jù)量可以達(dá)到幾百G。電子商務(wù)網(wǎng)站,可以記錄用戶的每一 次交易,甚至每一次點(diǎn)擊,可以復(fù)原用戶的完整訪問(wèn)路徑找出用戶的興趣點(diǎn)。城市監(jiān)控體系,在各個(gè)重要路口,高速公路上的攝像頭,每秒鐘都在產(chǎn)生海量的視頻數(shù) 據(jù)。在生命科學(xué)領(lǐng)域,對(duì)人體的DNA分析,一個(gè)個(gè)體就能產(chǎn)生幾個(gè)G數(shù)據(jù),可以想象如果一個(gè)生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)里包含了成千萬(wàn)的個(gè)體數(shù)據(jù),信息量將會(huì)是怎樣一個(gè) 規(guī)模,如此等等,不勝枚舉。我們毫無(wú)疑問(wèn),正處于一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。
大數(shù)據(jù)的火爆我們是有目共睹的,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)無(wú)疑都會(huì)選擇一家專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校,因?yàn)橐话阕詫W(xué)的效果都不是很好,畢竟大數(shù)據(jù)包含的技術(shù)知識(shí)太多了,首先要先了解大數(shù)據(jù)的一些基本概念。
□01.第1周面向小白的統(tǒng)計(jì)學(xué):描述性統(tǒng)計(jì)(均值,中位數(shù),眾數(shù),方差,標(biāo)準(zhǔn)差,與常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)…
口02.第2周賭博設(shè)計(jì):概率的基本概念,古典概型
□03.第3周每人腦袋里有個(gè)貝葉斯:條件概率與貝葉斯公式,獨(dú)立性
□04.第4周啊!微積分:隨機(jī)變量及其分布(二項(xiàng)分布,均勻分布,正態(tài)分布)
□05.第5周萬(wàn)事皆由分布掌握:多維隨機(jī)變量及其分布
□06.第6周磚家的統(tǒng)計(jì)學(xué):隨機(jī)變量的期望,方差與協(xié)方差
□07.第7周上帝之手,統(tǒng)計(jì)學(xué)的哲學(xué)基礎(chǔ):大數(shù)定律、中心極限定理與抽樣分布
□08.第8周點(diǎn)數(shù)成金,從抽樣推測(cè)規(guī)律之一:點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
□09.第9周點(diǎn)數(shù)成金,從抽樣推測(cè)規(guī)律之二:參數(shù)估計(jì)口10.第10課對(duì)或錯(cuò)?告別拍腦袋決策:基于正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn)
□11.第11課扔掉正態(tài)分布:秩和檢驗(yàn)
口12.第12課預(yù)測(cè)未來(lái)的技術(shù):回歸分析
口13.第13課抓住表象背后那只手:方差分析
口14.第14課沿著時(shí)間軸前進(jìn),預(yù)測(cè)電子商務(wù)業(yè)績(jī):時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介□15.第15課 PageRank的背后:隨機(jī)過(guò)程與馬爾科夫鏈簡(jiǎn)介

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