簡單來說就是學(xué)習(xí)Java，數(shù)據(jù) structure，relational 數(shù)據(jù) library，linux系統(tǒng)操作，hadoop離線分析，Storm實(shí)時(shí)計(jì)算，spark內(nèi)存計(jì)算等實(shí)用課程。復(fù)雜的話，每個(gè)大知識(shí)點(diǎn)都包含很多小知識(shí)點(diǎn)，可以參考(青牛的課程)。老男孩教育 Da 數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括:Scala、Linux、Hadoop、Hive、Avro和Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Sparka。

Pushing教育Da數(shù)據(jù)Empowering教育教學(xué)改革實(shí)行了以下標(biāo)準(zhǔn):1 .教育 Da 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理。這類標(biāo)準(zhǔn)通常集中在如何存儲(chǔ)和管理大量教育 數(shù)據(jù)，包括 數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)旨在提供一套從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化分析方法。3.教育 數(shù)據(jù)隱私和安全標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)主要保證用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)在network 教育中可以應(yīng)用到很多方面，以下是network 教育: 1的幾種典型形式。自主學(xué)習(xí)平臺(tái):Da 數(shù)據(jù)技術(shù)可用于構(gòu)建在線學(xué)習(xí)。平臺(tái)通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和數(shù)據(jù)，可以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)推薦和建議，幫助學(xué)生更好地掌握知識(shí)。2.網(wǎng)絡(luò)課程和教學(xué)視頻:大號(hào)數(shù)據(jù)技術(shù)可用于網(wǎng)絡(luò)課程的制作和管理。通過收集學(xué)生的學(xué)習(xí)情況數(shù)據(jù)，可以分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，從而優(yōu)化教學(xué)視頻的內(nèi)容和形式，提供更好的教學(xué)體驗(yàn)。

4.學(xué)習(xí)分析預(yù)測:借助“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。通過學(xué)習(xí)分析和預(yù)測，可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測，為學(xué)生和老師提供更好的學(xué)習(xí)支持和指導(dǎo)。5.在線評(píng)估和考試系統(tǒng):大型數(shù)據(jù)技術(shù)可應(yīng)用于在線評(píng)估和考試系統(tǒng)。通過分析學(xué)生的回答數(shù)據(jù)和行為，可以提供個(gè)性化的評(píng)估和反饋，幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)效果和成績。

Main 包括描述性分析、診斷性分析和預(yù)測性分析。1.描述性分析:是商業(yè)中最常用的分析方法，也是最簡單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供了重要的指標(biāo)和商業(yè)衡量方法，可以通過各種數(shù)據(jù)企業(yè)獲得很多客戶的信息。2.診斷分析:主要通過評(píng)價(jià)描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。3.預(yù)測分析:用于預(yù)測未來事件發(fā)生的可能性?？梢酝ㄟ^預(yù)測模型完成可量化值的預(yù)測或舊猜測發(fā)生時(shí)間的預(yù)測。

根據(jù)數(shù)據(jù)的類型可以分為以下幾類:一、降維。方法有很多，目前主流是因子分析、主成分分析、隨機(jī)森林、回歸。與傳統(tǒng)方法相比，根據(jù)因變量的類型可分為一般回歸和離散回歸，離散回歸在商業(yè)中應(yīng)用廣泛，如logit模型、probit模型、聚類等，這也是“Da 數(shù)據(jù)”分析的主要方法之一。算法很多，說起來比較復(fù)雜，不可能一一描述，第四是分類。機(jī)器學(xué)習(xí)有很多方面，第五是時(shí)間序列。