请问学这本数据库及其应用「自考」需要一些基础吗 零基础能学下去吗

1 工程能力

（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

推荐书籍：《C++ primer plus 》

（ 2 ）开发平台： Linux ；

建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

推荐书籍：《Linux 私房菜》

（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及 *** 作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

建议：多敲代码，多刷题；

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（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

2 算法能力

（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；

3 业务经验

（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

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