数据库系统基础教程中文版答案 学大数据需要有基础吗？
学大数据需要有基础吗？
学习大数据也是需要基础的，但相比象的程序员，大数据的门槛还要略高一点。
大数据只是因为被称做大数据，肯定是毕竟有庞然的数据量，紧张的数据模型，并且，要学习大数据必须大概两方面的基础，一是编程方面的基础，二是数学及算法方面的基础。
先谈编程方面的基础现在做大数据的主流语言有两种，一个是Java，Java以及最受欢迎的编程语言，的确是也很主攻的了，各种领域基本都有吧Java的影子。Hadoop作为基于Java而电脑设计的大数据框架，又是被应用到得非常多的。
其中一应该是Python，Python是一个后起之秀，在大数据和AI时代才发展起来下来的语言，近两年非常的受欢迎。
那你才能学好这些变得语言，熟悉你所选的大数据框架，才也能在这个行业有一个基本都的位置，要不然，你连大数据基于的基本知识都也没，谈何大数据呢？
然后把，比编程能力更重要的那是数学大数据的处理中，设计什么到了大量的和数学无关的知识，没有数学的基础，基本是你就是见到如大海象的一个个数字，然后把无处下手。
要要做大数据，我们大概要这几个方面的数学基础：
概率论与数理统计
在数据建模和数据挖掘中，我们会会用到很多和概率、数理统计相关的知识点，比如多为随机变量非盈利组织会计分布、方差分析及回归分析、贝叶斯理论等等。
如果不是没有这些理论的支持，我们在进行建模和挖掘的过程中，就可能会会出现较大的偏差或者效率的低下。
线性代数
在大数据的应用场景中，我们会把分析对象抽像成为矩阵，而矩阵可能会有转置、向量等等公式应用方法到我们的实际中场景中。奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等，都在大数据分析中广泛应用的分析法，所以才，把英语学好线性代数，相对于大数据有着最重要的意义。
当然了，理工类的专业，大学基本上都会自学线性代数，大学自学的这些知识你非常熟练了，也就肯定不够了。
这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很融洽，矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中确实是正确的技术手段。
离散数学
离散数学是计算机科学的最重要基础，自然重要性显而易见，大数据也无法逃脱计算机科学的范畴，自然又是可以想学好的一门学科。
写完以后，你是不是感觉很“简单”，就ok啦，这样你可以不选择好好学习，天天向上了。
在数据库技术中，独立于计算机系统的模型是()？
答案是E-R模型数据模型可分成三类两个级别,一个是独立于计算机系统的模型,称作概念模型,其中一是再再朝数据库的逻辑结构,称做七彩模型.
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