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大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐有哪些，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-05-21 12:48:58 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些
2，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)
3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些

1，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

物聯(lián)網(wǎng)在不同領(lǐng)域需要技術(shù)不一樣，以下就我的行業(yè)（工業(yè)領(lǐng)域）做大概分析。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域主要用于生產(chǎn)執(zhí)行管理系統(tǒng)（MES），通過(guò)讓死物（生產(chǎn)設(shè)備）聯(lián)網(wǎng)，將各個(gè)部分的信息孤島連接（物料、倉(cāng)儲(chǔ)、生產(chǎn)、計(jì)劃、訂單等），將數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)云端大數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)在手機(jī)端，使用戶(hù)做到統(tǒng)籌兼顧，實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)！其中涉及技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：嵌入式系統(tǒng)、PLC、RFID、各種傳感器等等數(shù)據(jù)分析：服務(wù)器，后端程序員數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：APP/PC，前端程序員總結(jié)：物聯(lián)網(wǎng)+云端+大數(shù)據(jù)+移動(dòng)互聯(lián)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)了解更多可考慮我。

物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

2，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(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4、數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱(chēng)為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)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(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)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(lèi) （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類(lèi)（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)7、模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些

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(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、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(gè)環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類(lèi)，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來(lái)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(shí)驗(yàn)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(lèi)。第1類(lèi)主要面對(duì)的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類(lèi)主要面對(duì)的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類(lèi)面對(duì)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(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4、數(shù)據(jù)處理：對(duì)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(shù)、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來(lái)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(gè)新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢(xún)和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)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(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開(kāi)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(duì)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(hù)興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語(yǔ)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(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

現(xiàn)在學(xué)西點(diǎn)技術(shù)挺好的。1、西點(diǎn)師社會(huì)需求量大。目前，中國(guó)西點(diǎn)精英人才稀缺，從業(yè)人員約百萬(wàn)，但優(yōu)秀烘焙技術(shù)人才仍比較少。2、西點(diǎn)行業(yè)人才緊缺。不少企業(yè)嘗試邀請(qǐng)專(zhuān)業(yè)西點(diǎn)師入企帶薪培訓(xùn)，但這樣的方式也遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(zhuān)業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)力量。3、西點(diǎn)行業(yè)好就業(yè)。由于社會(huì)需求量大，而專(zhuān)業(yè)的西點(diǎn)烘焙師又供不應(yīng)求，所以西點(diǎn)專(zhuān)業(yè)就業(yè)前景十分樂(lè)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(diǎn)是投資少，風(fēng)險(xiǎn)小的行業(yè)，是創(chuàng)業(yè)投資不錯(cuò)的一個(gè)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(diǎn)，男生可以學(xué)西餐，中餐廚師都可以，到專(zhuān)業(yè)烹飪學(xué)校學(xué)習(xí)，都是實(shí)操教學(xué)，畢業(yè)后推薦到名企就業(yè)，技能加學(xué)歷。

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(chǔ)階段大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jì)階段大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段需掌握的技術(shù)有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。四、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)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(shí)戰(zhàn)階段大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段需掌握的技術(shù)有：實(shí)操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些