回歸:回歸是a 數(shù)據(jù) 分析方法，即數(shù)據(jù) 分析研究變量X到因變量y的方法，“大-2”處理的關(guān)鍵技術(shù)一般有:大-2/檢索，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)安全等。).回歸 分析根據(jù)涉及的變量個數(shù)分為單變量回歸和多變量回歸分析；根據(jù)因變量的個數(shù)可分為簡單回歸-1/和多重回歸-1/；根據(jù)自變量與因變量的關(guān)系類型，可分為線性回歸 分析和非線性回歸 分析。

1，Da 數(shù)據(jù)計算模型是統(tǒng)計的數(shù)據(jù)透視的實體模型通常指統(tǒng)計的分析或Da 數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)等實體模型。2.大數(shù)據(jù)計算模型要點:降維:當(dāng)大量挖掘數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)時，往往會面臨“維數(shù)災(zāi)難”。數(shù)據(jù) set的維數(shù)是無限增加的，但由于計算機的處理能力和速度有限，另外，在數(shù)據(jù) set的維數(shù)之間可能存在一種常見的線性關(guān)系。

因此，人們必須減少總層數(shù)，減少層間共線性危害。數(shù)據(jù)降維又叫數(shù)據(jù)約簡或數(shù)據(jù)約簡。其目的是減少數(shù)據(jù)的計算和建模所涉及的維數(shù)。有兩種數(shù)據(jù)降維思路:一種是基于特征選擇的降維，另一種是基于維度變換的降維?；貧w:回歸是a 數(shù)據(jù) 分析方法，也就是研究變量X到因變量y的分析方法我們知道的最簡單的回歸模型是線性-0

大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)以統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機為三大支撐學(xué)科；生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)和管理學(xué)是應(yīng)用和擴展學(xué)科。此外，還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析處理軟件、數(shù)學(xué)建模軟件和計算機編程語言。大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是交叉學(xué)科:統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機是三大支撐學(xué)科；生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)和管理學(xué)是應(yīng)用和擴展學(xué)科。

以中國人民大學(xué)為例:基礎(chǔ)課程:數(shù)學(xué)分析，高等代數(shù)，普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)導(dǎo)論，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論，程序設(shè)計與編程實踐導(dǎo)論。必修課:離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)圖書館系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。選修課:數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論，數(shù)據(jù)科學(xué)專題，數(shù)據(jù)科學(xué)實踐，互聯(lián)網(wǎng)實用開發(fā)技術(shù)，采樣技術(shù)，統(tǒng)計學(xué)習(xí)，回歸-1。