來自經(jīng)驗(yàn)，電子游戲。我們從游戲里收集了很多數(shù)據(jù)。最重要的是，我們從我們的合作伙伴API(廣告、營銷、商店等)收集-1。)并將所有內(nèi)容放入a 數(shù)據(jù) lake僅供分析。每天有幾百萬用戶，幾十億行。每個(gè)游戲會(huì)話收集的數(shù)據(jù)的數(shù)量甚至都不在譜的頂端。其他日活用戶少得多但數(shù)據(jù)多得多的公司數(shù)據(jù)管道更大。就使用Da 數(shù)據(jù)而言，科技/社會(huì)行業(yè)無疑是龐大的行業(yè)之一。

MapReduce模型多年來一直是big 數(shù)據(jù)查詢和聚合標(biāo)準(zhǔn)，最初是Google的財(cái)產(chǎn)。雖然我沒有數(shù)據(jù)，但我想說，從數(shù)據(jù)，的性質(zhì)來看，它是用在很多科學(xué)領(lǐng)域的。至少天文學(xué)和遺傳學(xué)有大量的數(shù)據(jù)套。我和從事神經(jīng)科學(xué)工作的人聊過，他們把自己的查詢描述為“get 數(shù)據(jù) from the cluster”，聽起來像是非技術(shù)人員的大數(shù)據(jù)技術(shù)。

大學(xué)選擇專業(yè)時(shí)，最關(guān)心的是哪個(gè)專業(yè)就業(yè)形勢(shì)好，哪些行業(yè)最有發(fā)展前景。可惜我選專業(yè)只是因?yàn)楦信d趣，選的是土木工程專業(yè)。現(xiàn)在真的很后悔選了這個(gè)專業(yè)。如果再選一次，我一定會(huì)選擇熱門專業(yè)，單純考慮就業(yè)和發(fā)展空間。1、數(shù)據(jù)科學(xué)與大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)本專業(yè)是面對(duì)大學(xué)時(shí)代對(duì)人才的巨大需求而開設(shè)的新專業(yè)數(shù)據(jù)，旨在培養(yǎng)良好的科學(xué)素養(yǎng)和社會(huì)責(zé)任感與使命感，具有廣闊的國際視野，從事數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)。

研究型大學(xué)數(shù)據(jù)一般是人工智能專業(yè)，也可以叫應(yīng)用數(shù)學(xué)，然后研究型大學(xué)數(shù)據(jù)方向，總之是離不開數(shù)學(xué)和人工智能的，下面會(huì)介紹。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)圖書館領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)庫中揭示隱藏的、以前未知的、潛在有價(jià)值的信息的非凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)決策支持過程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等。它以高度自動(dòng)化的方式分析企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納推理，挖掘潛在模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，降低風(fēng)險(xiǎn)，做出正確決策。

它是研究和發(fā)展用于模擬、拓展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，試圖理解智能的本質(zhì)，并創(chuàng)造一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。人工智能自誕生以來，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷拓展。