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大數據技術涉及數據採集、存儲、處理和分析,通過提取海量數據中的信息助力決策。具體應用包括數據處理、描述性分析、預測分析和個性化推薦等,並在大數據技術如 hadoop、spark 和 nosql 數據庫的支持下廣泛應用於金融、醫療保健、零售和製造等領域,爲大數據工程師、數據科學家和業務分析師提供了職業發展機會。
應用大數據技術學什麼
大數據技術是一門涵蓋數據採集、存儲、處理和分析的複雜學科。通過應用大數據技術,可以從海量數據中提取有價值的信息,助力各行各業作出明智決策。
1. 數據處理
- 數據清洗:清除髒數據和不完整數據。
- 數據轉換:將數據轉換爲可用於分析和建模的格式。
- 數據集成:從不同來源整合數據,以便獲得更全面的視圖。
2. 數據分析
- 描述性分析:描述數據並提供摘要。
- 預測分析:根據歷史數據預測未來趨勢。
- 診斷分析:識別數據中的模式和異常。
- 推薦性分析:根據用戶偏好提供個性化推薦。
3. 大數據技術
- Hadoop:一個用於存儲和處理大數據的開源框架。
- Spark:一個用於快速處理大數據的分佈式計算平臺。
- NoSQL數據庫:專門設計用於處理非結構化和半結構化數據的數據庫。
4. 應用領域
- 金融:風險管理、欺詐檢測、客戶細分。
- 醫療保健:疾病預測、個性化治療、藥物發現。
- 零售:客戶行爲分析、庫存優化、個性化營銷。
- 製造:預測性維護、流程優化、質量控制。
5. 職業發展
- 大數據工程師:設計、構建和維護大數據系統。
- 數據科學家:分析數據並從中提取見解。
- 業務分析師:將大數據見解轉化爲可操作的商業決策。
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