数据挖掘需要掌握的内容包括：统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算等。 下图比较清楚的画出了学习数据挖掘需要掌握的知识内容： 1、统计学 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科…

数据库工程师面试常见问题及解答。

下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。

敏感的资料和数据每天会以不同形式收集。

对任何公司来说账务都是一种关键服务，这一点大部分人都不会否认。在任何迁移项目中，数据库的迁移都是最基本要素，数据库能否成功迁移直接决定了整个项目能否成功。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。一个小时学会MySQL数据库。

在本文中，我们将概述SQL和NoSQL之间的区别，各种NoSQL技术之间的差异，然后探讨一下RDBMS是否真的过时了。

随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来，从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。

每个有效的数据库都需要精心设计的模式（Schema），以保持数据干净，避免冲突，满足用户的各种需求，适应未来的扩展。

数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。 字符串字段长度都差不…

【导读】硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解，他认为，想做好企业大数据，其实并不容易。 在新兴事物收到追捧的科技创新行业中，“大数据”目前正在走向理性与成熟。随着2006年Hadoop的成立, 在2011年到2014年间人们对“大数据”…

随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统: 关系型数据库, 大多数互联网公司会选用mysql作为关数据库的主选, 用于存储商品, 用户信息等数据. 关系型数据库对于事务性…

为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情，现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。

在SQL中数据操作语言主要有三种，分别为DML、DDL、DCL

知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用户社区创建，回答，编辑和组织。

数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不准确的推论。

NDC是网易近一年新诞生的结构化数据传输服务，它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。

下面我们介绍大数据存储和管理发展过程中出现的四类大数据存储和管理数据库系统。

面试时问你的一些大数据存储问题。

DataMaster划分为六个中心，分别为采集交换中心、取数操作中心、数据开发中心、敏捷挖掘中心、数据开放中心及运营管理中心。