大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)-1數(shù)據(jù)和挖掘哪個(gè)更有前途，大？Da 數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 挖掘有什么本質(zhì)區(qū)別？數(shù)據(jù) 挖掘，Da 數(shù)據(jù)，更多關(guān)于Da 數(shù)據(jù)，和數(shù)據(jù)，提出建議。數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程:包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)計(jì)算建模、。

Da 數(shù)據(jù)還不成熟，很多都是騙人的，或者說(shuō)虛張聲勢(shì)。專(zhuān)注于一些實(shí)際的東西。讓我給你解釋一下這些術(shù)語(yǔ):云計(jì)算:這是一個(gè)熱門(mén)的商業(yè)概念。其實(shí)說(shuō)白了就是把計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到服務(wù)器上。用戶(hù)只需要一臺(tái)顯示器，但服務(wù)器的計(jì)算資源可以分包。當(dāng)然，如果要大規(guī)模商業(yè)化，這里還存在一些問(wèn)題，尤其是隱私保護(hù)。Big 數(shù)據(jù):說(shuō)白了就是數(shù)據(jù)太多了。今天的萬(wàn)億數(shù)據(jù)也是20年前的大數(shù)據(jù)了。

現(xiàn)在的問(wèn)題是數(shù)據(jù)太多了，已經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)(不同于量子計(jì)算機(jī))的處理能力，所以我們不得不對(duì)大的數(shù)據(jù)(例如挖掘)采用一些折中的方法。其實(shí)數(shù)據(jù)的效用是非常有限的。就用數(shù)據(jù)-1/的方法把這些有限的知識(shí)提煉出來(lái)。另外，數(shù)據(jù)采樣和數(shù)據(jù)壓縮也是解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的一些策略。數(shù)據(jù) 挖掘:從數(shù)據(jù)中提取潛在的知識(shí)，可以描述或預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的特征。

總之一個(gè)偏理論，一個(gè)偏應(yīng)用。數(shù)據(jù) DataScience可以理解為從數(shù)據(jù)獲取知識(shí)的科學(xué)方法、技術(shù)和系統(tǒng)的跨學(xué)科集合。它的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，它結(jié)合了許多領(lǐng)域的理論和技術(shù)。包括應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù) 挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、高性能計(jì)算。數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程:包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)計(jì)算建模、。

利用統(tǒng)計(jì)模型，數(shù)據(jù) -1/，機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)分析，建筑行業(yè)數(shù)據(jù)為客戶(hù)分析模型。算法工程師。數(shù)據(jù)方向，與專(zhuān)業(yè)工程師一起，從系統(tǒng)應(yīng)用的角度，運(yùn)用數(shù)據(jù) 挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法解決實(shí)際問(wèn)題；人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求，完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)、核心模塊開(kāi)發(fā)，組織解決項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重大技術(shù)問(wèn)題。