大数据学什么

大数据学统计学和数学、计算机科学和编程、数据清洗和分析等。

一、统计学和数学：

统计学和数学是大数据分析的基础，其中统计学提供了数据分析和解释的方法，数学则提供了数据建模和预测的工具。学习统计学和数学有助于理解数据的特点和分析方法，能够运用相关的工具对数据进行处理和挖掘。

需要掌握以下统计学和数学知识和技能：

1、概率论和数理统计：掌握基本的概率论和数理统计概念，如随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等。

2、线性代数：掌握线性代数的概念和算法，如矩阵运算、特征值、向量空间等。

3、微积分：掌握微积分的基本概念和算法，如极限、导数、积分等。

4、数学优化：掌握数学优化的方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。

二、计算机科学和编程：

计算机科学和编程是大数据分析的核心技能，其中计算机科学提供了数据处理和分析的工具，编程则能够实现数据处理和分析的算法。学习计算机科学和编程有助于理解大数据处理和分析的原理和方法，能够运用相关的工具对数据进行处理和分析。

具体而言，需要掌握以下计算机科学和编程知识和技能：

1、计算机系统基础：掌握计算机系统的基本原理和组成，如操作系统、网络系统、数据库系统等。

2、编程语言：掌握至少一门编程语言，如Python、Java、R等。

3、数据结构和算法：掌握常用的数据结构和算法，如数组、链表、树、图等。

4、数据库技术：掌握数据库的基本原理和操作，如SQL语言、数据库设计等。

三、数据清洗和分析：

数据清洗和分析是大数据分析的关键技能，其中数据清洗旨在去除数据中的噪声和异常值，数据分析仪能够对数据进行深入的挖掘和分析。学习数据清洗和分析有助于理解数据的特性和分析方法，能够运用相关的工具对数据进行挖掘和分析。

具体而言，需要掌握以下数据清洗和分析知识和技能：

1、数据预处理：掌握数据预处理的基本方法，如缺失值处理、异常值处理等。

2、数据可视化：掌握数据可视化的基本方法，如图表绘制、数据报告等。