大数据专业的图像处理方向和数据应用方向如何选择?
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发布时间：2022-04-23 17:01
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时间：2023-10-10 00:49
大数据专业中的数字图像处理方向，该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。
许多数字图像的处理算法已经相当成熟，而且实现它们的难度并不算大，关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。
而大数据应用技术在知识结构的设计上，涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。
不过，无论什么方向，数学和统计学都是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。
这样的解答希望能帮到大家，另外，给大家介绍下大数据分析需要掌握的一些基本知识。
——基础理论
大数据分析在数学知识基础上，引入了统计学，基础知识包含数学、线性代数等，这些是决定数据分析职业发展高度的基石。
初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
——分析工具
Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门极好。
和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。最后，可学些主流工具，如Python或R语言，有些行业会用到SAS或其他工具，可依据行业选择。
——业务知识
脱离业务的纯数据分析没任何意义，优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据，对数据进行分析才更得心应手。
——沟通交流
数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通，做报告后也需进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。
——学习能力
无论是数据分析，还是其他岗位，都需拥有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
