Da 數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)院專業(yè):數(shù)據(jù)加工與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、Da 數(shù)據(jù)平臺與工具、-2 -2/道德與法律法規(guī)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計基礎(chǔ)等。1.數(shù)據(jù)加工與管理:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)收集、清洗、儲存與管理的方法與技術(shù)，包括數(shù)據(jù)圖書館設(shè)計與管理，/1233。2.數(shù)據(jù)分析與挖掘:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本概念、方法和工具，包括統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等。

4.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù):學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的基本原理和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、隱私保護(hù)算法等。5.云計算和分布式計算:學(xué)習(xí)云計算和分布式計算的原理和應(yīng)用，了解云平臺、容器技術(shù)、虛擬化等技術(shù)。6.Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用及案例分析:學(xué)習(xí)Da 數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用案例，開展實際項目，掌握應(yīng)用Da 數(shù)據(jù)技術(shù)解決實際問題的能力。

個性化推薦被炒得太熱。需求:用戶的需求就是大家都傻，需要幫助選擇所謂的最好。公司的要求是讓他在buy buy買！我給他發(fā)推他也不煩我！我給他發(fā)短信他也沒煩我！場景:目前全世界的購物app都在送東西，送代金券。如果力度不是特別大，對用戶的吸引力已經(jīng)很低了。所以讓用戶看到它，不反感它，就成了各大公司的目標(biāo)。

從用戶的搜索記錄中提取用戶想要的內(nèi)容，然后進(jìn)行推送。用戶最近沒搜索過怎么辦？我應(yīng)該送什么？三個月前買了一管牙膏，用戶通過數(shù)據(jù)的分析，基本確認(rèn)了一個人，所以牙膏快用完了，請趕緊提醒。因此，基于big 數(shù)據(jù)的智能推送解決方案越來越多。在這方面，個人推送技術(shù)是領(lǐng)先的。

互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生數(shù)百萬條信息，其中充斥著“垃圾”信息，只會干擾視線，浪費時間。本質(zhì)上，內(nèi)容本身沒有好壞之分。你認(rèn)為是垃圾信息的東西，有時候?qū)δ承┤耸怯杏玫摹?nèi)容總有兩種:感興趣的和不感興趣的?；跀?shù)據(jù)個性化推薦，似乎是一種有效的方法。借助強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集、分類、提取技術(shù)，按照之前的數(shù)據(jù)給我各種“關(guān)鍵詞”，然后我推薦 content針對這些關(guān)鍵詞，

1.無法感知興趣只會讓我們越來越狹隘個性化-1/似乎很了解我，能準(zhǔn)確的猜出我最喜歡讀什么，更何況這種做法是否足夠科學(xué)，背后的評價機(jī)制是否有效。即使是科學(xué)有效的，這是否意味著“我只喜歡看同類內(nèi)容”？如果我們一直接收的都是符合我們喜好的內(nèi)容，那我們很可能就危險了，這種推薦看似人性化，實則是閹割新聞。