1，大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么2，大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)3，進行數(shù)據(jù)價值挖掘的基礎(chǔ)是什么大數(shù)據(jù)技術(shù)4，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)5，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些1，大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么
大數(shù)據(jù)分析挖掘與處理、移動開發(fā)與架構(gòu)、軟件開發(fā)、云計算等前沿技術(shù)等。主修課程：面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計、hadoop實用技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、高等數(shù)學(xué)、python編程、java編程、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、web開發(fā)、linux操作系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺搭建及運維、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、可視化設(shè)計與開發(fā)等。旨在培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘方法，成為具備大數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)倉庫管理、大數(shù)據(jù)平臺綜合部署、大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可視化展現(xiàn)與分析能力的高級專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才。
2，大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)
主要由以下三點作用：第一，對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點。移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài)，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟和社會價值。第二，大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。第三，大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。-
3，進行數(shù)據(jù)價值挖掘的基礎(chǔ)是什么大數(shù)據(jù)技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘的目的就是得出隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值的信息。決策樹算法：例如通過算法可以對已知的事物進行分類。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：例如在超級中把啤酒和尿不濕放在一起，可以提高銷量。等等吧。1. 統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)雖然是一門“古老的”學(xué)科，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是多元統(tǒng)計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。2. 聚類分析和模式識別聚類分析主要是根據(jù)事物的特征對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。這類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術(shù)之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法也有了長足的發(fā)展。3. 決策樹分類技術(shù)決策樹分類是根據(jù)不同的重要特征，以樹型結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對計算機科學(xué) 人工智能、認(rèn)知科學(xué)以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠的影響，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過示例學(xué)習(xí)，形成描述復(fù)雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)，這實際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎(chǔ)，預(yù)測的難題就會迎刃而解。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是bp網(wǎng)絡(luò)和rbf網(wǎng)絡(luò) 不過，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個新興學(xué)科，一些重要的理論問題尚未解決。5. 規(guī)則歸納規(guī)則歸納相對來講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術(shù)。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：if … then …6. 可視化技術(shù)可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通常會涉及較復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法和信息技術(shù)，為了方便用戶理解和使用這類技術(shù)，必須借助圖形、圖象、動畫等手段形象地指導(dǎo)操作、引導(dǎo)挖掘和表達結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
4，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)
1、數(shù)據(jù)采集：etl工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、nosql、sql等。3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(nlp，naturallanguageprocessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(nlu，naturallanguage understanding)，也稱為計算語言學(xué)(computational linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(ai, artificial intelligence)的核心課題之一。5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：分類 （classification）、估計（estimation）、預(yù)測（prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（affinity grouping or association rules）、聚類（clustering）、描述和可視化、description and visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(text, web ,圖形圖像，視頻，音頻等)7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。
5，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
必備的：一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：linux、docker、kvm、mysql基礎(chǔ)、oracle基礎(chǔ)、mongodb、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。二、大數(shù)據(jù)存儲階段大數(shù)據(jù)存儲階段需掌握的技術(shù)有：hbase、hive、sqoop等。三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段需掌握的技術(shù)有：flume分布式、zookeeper、kafka等。四、大數(shù)據(jù)實時計算階段大數(shù)據(jù)實時計算階段需掌握的技術(shù)有：mahout、spark、storm。五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有：python、scala。六、大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段需掌握的技術(shù)有：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用?，F(xiàn)在學(xué)西點技術(shù)挺好的。1、西點師社會需求量大。目前，中國西點精英人才稀缺，從業(yè)人員約百萬，但優(yōu)秀烘焙技術(shù)人才仍比較少。2、西點行業(yè)人才緊缺。不少企業(yè)嘗試邀請專業(yè)西點師入企帶薪培訓(xùn)，但這樣的方式也遠遠不能滿足用人需求，且抬高了用人成本，而所取成效卻微乎其微。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，要真正解決企業(yè)的人才需求，應(yīng)該更多地依靠專業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)力量。3、西點行業(yè)好就業(yè)。由于社會需求量大，而專業(yè)的西點烘焙師又供不應(yīng)求，所以西點專業(yè)就業(yè)前景十分樂觀，完全不用擔(dān)心找不到好工作。4、就業(yè)快、創(chuàng)業(yè)容易。西點是投資少，風(fēng)險小的行業(yè)，是創(chuàng)業(yè)投資不錯的一個選擇。學(xué)技術(shù)，可以選擇學(xué)廚師技術(shù)，好就業(yè)，從事餐飲行業(yè)，有很好的發(fā)展前景，現(xiàn)在廚師工資高，待遇好，女生可以學(xué)西點，男生可以學(xué)西餐，中餐廚師都可以，到專業(yè)烹飪學(xué)校學(xué)習(xí)，都是實操教學(xué)，畢業(yè)后推薦到名企就業(yè)，技能加學(xué)歷。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)mapreduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實驗系統(tǒng)。2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、xml 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。