大数据是什么学科门类 (人工智能大数据是什么)

大数据是一门跨学科的领域,涉及计算机科学、统计学、数据挖掘、数据管理等多个学科,在当今信息爆炸的时代,大数据的概念逐渐被重视,并且在各行各业都有着广泛的应用,人工智能与大数据密切相关,两者相辅相成,在许多领域都有着协同作用,大数据学科主要涉及数据的采集、存储、处理和分析,随着互联网的普及和各种传感器技术的发展,数据不断涌现并以极快的速…。

大数据是一门跨学科的领域,涉及计算机科学、统计学、数据挖掘、数据管理等多个学科。在当今信息爆炸的时代,大数据的概念逐渐被重视,并且在各行各业都有着广泛的应用。人工智能与大数据密切相关,两者相辅相成,在许多领域都有着协同作用。

大数据学科主要涉及数据的采集、存储、处理和分析。随着互联网的普及和各种传感器技术的发展,数据不断涌现并以极快的速度增长,这就需要相关学科研究如何高效地获取、存储和处理这些海量数据。人工智能技术在大数据处理中发挥着重要作用,例如利用机器学习算法对大规模数据进行分类和预测,帮助人们更好地理解数据。

人工智能与大数据的结合促进了数据的深度挖掘和应用。通过人工智能技术,可以对大数据进行更精细、更深入的分析,挖掘出其中隐藏的规律和趋势。比如在商业领域,通过大数据分析和人工智能算法,企业可以更好地了解消费者行为习惯,预测市场走势,从而制定更有效的营销策略。

进一步地,人工智能大数据也在推动技术的发展和创新。大数据的快速增长和复杂性要求不断提升数据处理和分析的效率和能力,而人工智能技术的不断进步与创新为大数据处理提供了强大的支撑。例如,深度学习技术的发展为大数据处理提供了新的解决方案,使得数据的识别和分类更加准确和高效。

人工智能大数据也在推动社会的发展和变革。政府、企业和学术界都意识到了大数据的重要性,并不断投入资金和人力资源进行相关研究和实践。通过人工智能技术对大数据的分析和应用,可以为社会问题的解决提供新的视角和方法。比如在医疗领域,通过大数据分析和人工智能诊断技术,可以提高疾病的早期诊断率,推动医疗水平的提升。

人工智能大数据是当今科技领域的热点之一,它们之间相互依存、相互促进,共同推动着技术的发展和社会的进步。随着科技的不断进步和创新,人工智能大数据将在未来发挥更加重要的作用,为人类带来更多的便利和进步。


人工智能大数据是什么

大数据是个什么专业,能学到什么?

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业;2、课程设置,大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术,(1)大数据与Hadoop生态系统。

详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

(2)关系型数据库技术。

详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

(3)分布式数据处理。

详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

(4)海量数据分析与数据挖掘。

详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

(5)物联网与大数据。

详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

(6)文件系统(HDFS)。

详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

(7)NoSQL。

详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状,今天,越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。

而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。

大数据专业是什么?

[统计学]、[信息与计算科学]大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式hadoop集群的搭建和基准测试、分布式hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、mapreduce的并行算法、部署hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广,产业对于人才的需求呈井喷式增长,相关行业拥有海量的岗位需求。

大数据领域的人才成为大家趋之若鹜的“香饽饽”。

大数据领域的职位薪资,比相同级别的其它职位高出20%以上。

以hadoop开发工程师为例,入门月薪已经达到了八千元以上,有工作经验的人更是动辄上万元。

东时教育打造大数据人才,助推大数据产业发展,理论与实践并重,满足企业对于大数据人才培养教学的需求。

想要了解什么是大数据吗

大数据是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构:云存储、分布式文件存储等。

数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。

一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念,首先要从大入手,大是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。

大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一,数据体量巨大。

从TB级别,跃升到PB级别。

第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。

第三,价值密度低。

以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四,处理速度快。

1秒定律。

最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。

解决大数据问题的核心是大数据技术。

目前所说的大数据不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。

大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。

因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

若对本页面资源感兴趣,请点击下方或右方图片,注册登录后

搜索本页相关的【资源名】【软件名】【功能词】或有关的关键词,即可找到您想要的资源

如有其他疑问,请咨询右下角【在线客服】,谢谢支持!

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 sumchina520@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如若转载,请注明出处:https://www.jukee8.cn/102806.html