大數據技術概論學什麼

大數據技術概述課程涵蓋：大數據的定義、特徵和來源（1）；分佈式計算框架、存儲系統和分析工具（2）；描述性、診斷性、預測性和規範性分析方法（3）；數據挖掘、文本分析和圖計算處理技術（4）；醫療保健、金融、零售和社交媒體的應用案例（5）；以及數據隱私、算法偏見和倫理挑戰（6）。

大數據技術概論課程內容

1. 大數據概述

• 大數據的定義、特徵和來源
• 大數據技術的發展和應用

2. 大數據技術基礎

• 分佈式系統和計算框架（Hadoop、Spark）
• 分佈式存儲系統（HDFS、Cassandra）
• 大數據處理和分析工具（SQL、NoSQL、機器學習算法）

3. 大數據分析方法

• 描述性分析：探索和總結數據
• 診斷性分析：識別數據中的模式和異常
• 預測性分析：基於歷史數據預測未來趨勢
• 規範性分析：推薦行動方案並評估潛在結果

4. 大數據處理技術

• 數據挖掘：從數據中提取有價值的信息
• 文本分析：處理和分析非結構化文本數據
• 圖計算：利用圖結構來分析數據中的關係和模式

5. 大數據應用案例

• 醫療保健：疾病診斷、個性化治療
• 金融：風險評估、欺詐檢測
• 零售：客戶細分、個性化推薦
• 社交媒體：輿情分析、社交網絡挖掘

6. 大數據道德和社會影響

• 數據隱私和安全
• 算法偏見和公平性
• 大數據技術的倫理挑戰和責任

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