私はデータウェアハウジングとデータアナリストの仕事をしたいと思います。私はデータマイニングと倉庫に関する書籍を読んでいます。しかし、私は確率、フーリエ変換、ウェーブレット関数のような技術的な数学的なもので怒っている。データマイニングプロジェクトに必要な数学
統計的な数学の詳細はあまりよくありません。私はDWジョブ業界で働くならば、私はその原料や物事を学ぶ必要がないことを知ってほしい
は、それらの上に構築し、私は数学のもの
データマイニングは、大規模なフィールドであることを必要としない、すでにあります。さまざまなデータマイニング手法と問題が多数あります。
統計や数学のバックグラウンドから、多くの数学を使用する人がいます。
しかし、アルゴリズム、コンピュータサイエンス、またはデータベースのバックグラウンドの人もいます。それらのうちのいくつかは、より少ない数を使用します。
したがって、データマイニングで何をしたいかによって異なります。
また、いくつかのアルゴリズムを適用したい場合は、すでに他の人がプログラムしたデータマイニングツールを使用することができます。そのため、自分で設計する必要はありません。
しかし、一般的に数学はコンピュータ科学に非常に強く関係しています。
データマイニングは統計的に重いです。それが本当に機能するようにするには、あなたがしていることをよく理解している必要があります。実際にはうまくいきましたが、実際にはうまくいきませんでした。例えば、過大評価されていたり、統計的に有効でないなどの理由がありました。
Do は、データウェアハウス側からアプローチします。彼らはデータマイニングが何であるか分かりません。 DWの人々には、しばしば計算平均を計算することも "データマイニング"です。
データマイニングは統計学者が数学を考えすぎていたため、コンピュータ科学者によって発明されました。彼らは間違いなくそのボールを落とした。
統計面の書籍は数学的に集中しており、コンピュータ科学面の書籍はプロセスに重点を置いています。
私はProgramming Collective Intelligence（O'Reilly）から始めるでしょう。これはあまり数学がありません。
はあなたが必要とする任意の高払っコンピュータ関連の仕事で作業するには：
私はまた、データマイニングの多くは、Excelを使用して行うことができることを示してKardi Teknomoの仕事をチェックアウトだろう統計的な数学の実践的な知識。私は50歳になってMS @ 53を得たときに数学を学びました。私はYou Tubeの助けを借りて自分でプログラムすることを学びました。私は "データウェアハウス"で初めての仕事を得て、2年の経験を積んで、この分野で非常に良い給料の仕事を積極的に募集しています。数学には多くの練習と仕事が必要です。しかし、それは支払わない
おかげさまで、本当に私に自信を与えました。それはどんな年齢でも学べるということです。私は一度私たちが年を取ると、私たちは変更フィールドを傾けると思った – user192362127
これはプログラミングの質問ではないので、投票を閉じる。 – Pondlife