大数据技术概论学什么

大数据技术概述课程涵盖：大数据的定义、特征和来源（1）；分布式计算框架、存储系统和分析工具（2）；描述性、诊断性、预测性和规范性分析方法（3）；数据挖掘、文本分析和图计算处理技术（4）；医疗保健、金融、零售和社交媒体的应用案例（5）；以及数据隐私、算法偏见和伦理挑战（6）。

大数据技术概论课程内容

1. 大数据概述

• 大数据的定义、特征和来源
• 大数据技术的发展和应用

2. 大数据技术基础

• 分布式系统和计算框架（Hadoop、Spark）
• 分布式存储系统（HDFS、Cassandra）
• 大数据处理和分析工具（SQL、NoSQL、机器学习算法）

3. 大数据分析方法

• 描述性分析：探索和总结数据
• 诊断性分析：识别数据中的模式和异常
• 预测性分析：基于历史数据预测未来趋势
• 规范性分析：推荐行动方案并评估潜在结果

4. 大数据处理技术

• 数据挖掘：从数据中提取有价值的信息
• 文本分析：处理和分析非结构化文本数据
• 图计算：利用图结构来分析数据中的关系和模式

5. 大数据应用案例

• 医疗保健：疾病诊断、个性化治疗
• 金融：风险评估、欺诈检测
• 零售：客户细分、个性化推荐
• 社交媒体：舆情分析、社交网络挖掘

6. 大数据道德和社会影响

• 数据隐私和安全
• 算法偏见和公平性
• 大数据技术的伦理挑战和责任

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