在2017年的大数据考研中，考生需要掌握的知识点主要包括数据挖掘、大数据处理、机器学习等方面。以下是对一些重要知识点的解析：数据挖掘数据挖掘是大数据领域中非常重要的一部分，它是利用各种数据分析技术来发...
在2017年的大数据考研中，考生需要掌握的知识点主要包括数据挖掘、大数据处理、机器学习等方面。以下是对一些重要知识点的解析：
数据挖掘
数据挖掘是大数据领域中非常重要的一部分，它是利用各种数据分析技术来发现数据之间的规律、趋势和模式，以获得有价值的信息和知识。在考研中，考生需要了解数据挖掘的基本概念、常用算法（如聚类、分类、关联规则挖掘等）、数据预处理技术等内容。
大数据处理
大数据处理是指对海量数据进行有效获取、处理和分析的过程。考生需要了解大数据存储技术（如Hadoop、Spark等）、数据清洗技术、数据压缩与传输技术、数据仓库与数据湖的概念等内容。
机器学习
机器学习是一种人工智能的分支，它致力于研究如何让计算机通过经验改善性能。在考研中，考生需要了解机器学习的基本原理、常见算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）、模型评估方法等内容。
为了顺利通过大数据考研，考生可以采取以下备考建议：
- 掌握基础知识：建议考生首先扎实掌握大数据相关的基础知识，包括数据结构、数据库原理、计算机网络等。
- 刷题强化：通过大量的练习题目，考生可以巩固所学知识，熟悉常见算法和数据处理技术。
- 多做实践：考生可以尝试参与一些大数据项目或比赛，通过实际操作提高自己的数据处理能力和解决问题的能力。
- 关注最新动态：大数据领域发展迅速，考生需要关注行业最新动态，了解最新技术和应用趋势。
- 合理规划：制定合理的学习计划，合理安排时间，保持耐心和恒心，在备考过程中保持积极的心态。
大数据考研需要考生有扎实的计算机基础、数据分析能力和解决问题的能力。通过系统的学习和不懈的努力，相信考生一定能取得好的成绩！