數(shù)據(jù)分析是一門新時代產(chǎn)物，不是說以前沒有，而是最近幾年互聯(lián)網(wǎng)的推動，以及人工智能，各大購物網(wǎng)站推薦算法，各大電影推薦，視頻音樂等網(wǎng)站的電視劇推薦，音樂推薦，搜索引擎排名等，這些都是推薦算法的一種應(yīng)用。 說到數(shù)據(jù)分析，必須談到一個數(shù)據(jù)清洗，轉(zhuǎn)換，即所謂的ETL，像kettle工具，非常方便的完成一些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及作業(yè)。大數(shù)據(jù)時代，像Hadoop生態(tài)，MR思想，這些都是一些初學(xué)者必須掌握的。 然而想成為一名架構(gòu)師，必須掌握算法的具體細(xì)節(jié)，運行效率，空間時間復(fù)雜度。高等數(shù)學(xué)也需要掌握。研究生學(xué)習(xí)的時候，模式識別這本書，晦澀難懂，里面好多高深的數(shù)學(xué)理論知識，推薦各位數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人士學(xué)習(xí)。 要搞科研的相關(guān)人士，每一章節(jié)搞熟，都能發(fā)幾篇核心期刊。像貝葉斯概率模型，kmeans算法，特征提取，分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，都是一些非常不錯的知識。在視頻音頻處理，必須了解圖像存儲的相關(guān)理論知識，java有javacv用于操作opencv的相關(guān)工具包，提取視頻每一幀，加水印，加濾鏡，改通道等。攝像監(jiān)控領(lǐng)域，有webcam，可以控制本地或遠(yuǎn)程計算機(jī)，實時傳輸。 上面只是列舉了相關(guān)應(yīng)用，計算機(jī)傳輸都逃脫不了TCP/IP模型，在網(wǎng)絡(luò)通信中，TCP,UTP的連接，三次握手，四次揮手等，在java中的socket必須掌握，只有原理搞扎實，其他的網(wǎng)絡(luò)框架才了然于胸。 有空閑時間，建議讀讀《模式識別》，搞搞GNS網(wǎng)絡(luò)模擬實驗，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用領(lǐng)域的深挖，我在之前想到一個應(yīng)用場景，估計實現(xiàn)好有一定的投入市場，就是敬老院里捕捉人摔跤的聲音自動報警，其他聲音可以擴(kuò)展，原理就是聲音識別，通過訓(xùn)練，在一些比較安靜的環(huán)境中還是可以達(dá)到高識別率。