大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用學習是面向?qū)ο缶幊獭adoop實用技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、高等數(shù)學、Python編程、JAVA編程、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、Web開發(fā)、Linux操作系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建與運行、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)、可視化設計與開發(fā)等。大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用研究方向是融合大數(shù)據(jù)分析、挖掘與處理、移動開發(fā)與架構(gòu)、軟件開發(fā)、云計算等前沿技術(shù)的“互聯(lián)網(wǎng)”前沿科學技術(shù)專業(yè)。

bigdata，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無法被當前主流的軟件工具在合理的時間內(nèi)捕獲、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)做出更加積極的商業(yè)決策。(在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶合著的《大數(shù)據(jù)時代》中，大數(shù)據(jù)是指使用所有數(shù)據(jù)的方法，而不是隨機分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。)大數(shù)據(jù)的4V特征是:體量(海量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、真實性(真實性)。

大數(shù)據(jù)的四個“V”，或者說特征，有四個層次:一是數(shù)據(jù)量巨大。從TB級跳到PB級；第二，數(shù)據(jù)類型多。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。第三，數(shù)據(jù)來源直接導致分析結(jié)果的準確性和真實性。如果數(shù)據(jù)來源完整真實，最終的分析結(jié)果和決策會更加準確。第四，處理速度快，一秒定律。

我現(xiàn)在用的UiBot數(shù)據(jù)挖掘機器人。它采用RPA技術(shù)，安全穩(wěn)定?，F(xiàn)在免費了。在UiBotStore下載就可以了?，F(xiàn)在很多新人都想?yún)⑴c大數(shù)據(jù)開發(fā)領域。一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，各行各業(yè)都開始使用計算機和相應的信息技術(shù)進行管理和操作，大大提高了企業(yè)產(chǎn)生、收集、存儲和處理數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)量與日俱增。

對于企業(yè)來說，堆積如山的數(shù)據(jù)無異于一個巨大的寶庫。在這種背景下，人們迫切需要新一代的計算技術(shù)和工具來挖掘數(shù)據(jù)庫中蘊含的寶藏，使之成為有用的知識，指導企業(yè)的技術(shù)和商業(yè)決策，使企業(yè)在競爭中立于不敗之地。另一方面，近十年來，計算機和信息技術(shù)也取得了巨大的進步，產(chǎn)生了許多新概念和新技術(shù)，如更高性能的計算機和操作系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)倉庫、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學習數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等相關(guān)知識和技術(shù)。1.數(shù)據(jù)科學基礎知識:數(shù)據(jù)科學簡介，介紹數(shù)據(jù)科學的定義、起源和應用領域。數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)管理，學習數(shù)據(jù)庫設計、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)?；A統(tǒng)計學，掌握統(tǒng)計學的基本概念、方法和應用，如概率、假設檢驗、回歸分析等。2、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)探索與可視化，掌握數(shù)據(jù)探索技術(shù)，如數(shù)據(jù)可視化、描述統(tǒng)計等。，以便發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。

大數(shù)據(jù)可以簡單理解為:大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)類別特別大的特別大的數(shù)據(jù)集，這樣的數(shù)據(jù)集是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具無法抓取、管理和處理的。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大復雜，基礎技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等技術(shù)類別和不同技術(shù)層次。給出了一個通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個方面:數(shù)據(jù)采集與預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)是大學里的一個專業(yè)，主要學習數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫原理與應用、計算機操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡、Java語言編程、Python語言編程、大數(shù)據(jù)算法、人工智能、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺核心技術(shù)。本專業(yè)主要學習計算機科學和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)等相關(guān)知識和技能，從大數(shù)據(jù)應用的三個主要方面(即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘)分析和解決實際問題。

數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介。數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)主要學習與計算機科學和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)相關(guān)的知識和技能，從大數(shù)據(jù)應用的三個主要方面(即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘)分析和解決實際問題。比如通過算法匹配個人偏好信息內(nèi)容，淘寶根據(jù)消費者日常購買行為等數(shù)據(jù)推薦商品，電子地圖根據(jù)過往交通數(shù)據(jù)為車輛規(guī)劃最優(yōu)路線。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)就業(yè)方向:分析工程師。利用統(tǒng)計模型、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等方法，進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型，可以為客戶提供有價值的信息，滿足客戶的需求。算法工程師。大數(shù)據(jù)方向，從系統(tǒng)應用的角度，運用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計學習的理論和方法，與專業(yè)工程師合作解決實際問題；人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求，完成技術(shù)方案設計、算法設計、核心模塊開發(fā)，組織解決項目開發(fā)過程中的重大技術(shù)問題。

負責Hadoop集群架構(gòu)設計、開發(fā)、建設、管理、運維、優(yōu)化，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理，從數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)提取，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計到數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)線上大數(shù)據(jù)的應用分析和設計。開發(fā)工程師，搭建基于hadoop和spark的數(shù)據(jù)分析平臺，設計開發(fā)分布式計算服務，負責機器學習和深度學習的開發(fā)。操作和維護工程師，負責大數(shù)據(jù)基礎平臺的運維。