大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据导论的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据导论的解答,让我们一起看看吧。
大数据导论知识点的总结应当包括以下几方面。
一是大数据的概念。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产。
二是大数据主要解决的问题。解决的主要问题有海量数据的存储,分析计算,统一资源管理调度。
三是大数据的特点。
学大数据导论。
大数据相对来说是一个更为宽泛的概念。大数据相对于统计学来说更加考虑算法的效率以及预测的精确性。而统计可能更侧重于方法是否满足一些统计性质。应用统计学可以为大数据打好一定的理论基础,但是想更好的处理大数据编程是非常重要的。
1、大数据技术专业学习的课程主要有:程序设计基础、Python程序设计、数据分析基础、Linux操作系统、Python爬虫技术、Python数据分析、Java程序设计、Hadoop大数据框架、Spark技术与应用、HBASE分布式数据库、大数据可视化。
2、数据科学与大数据技术专业的具体课程包括:大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法。
3、大数据与审计专业主要学习:统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用、数据采集、分析、处理软件,数学建模软件及计算机编程语言。
大数据专业的主要课程包括但不限于:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
到此,以上就是小编对于大数据导论的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据导论的3点解答对大家有用。