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零基础小白如何学习大数据技术

新闻来源:优漫教育 日期:2021-06-23
什么是大数据?认为这是许多初学者的疑问,大数据技术是围绕数据价值化而展开的一系列技术总称,包括数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现、数据应用等,其中大数据技术与物联网、云计算、边缘计算、人工智能等有着密切的联系。
  根据目前大数据产业链的分布情况,大数据技术始于数据采集技术,目前主要的数据采集渠道有物联网系统(占百分之90以上)、网络系统(含App)和传统信息系统,比较常见的数据采集方式有通常以“爬虫”等方式实现的数据采集,此外还涉及数据清洗技术,着重于SQL语言的学习和掌握。


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  目前,数据分析是大数据技术的研究重点,数据分析技术有机器学习和统计学两种常用的方法,无论采用哪一种方法,都需要有一定的数学基础和编程基础。从机器学习的角度来说,首先要掌握通用的机器学习算法,包括决策树,k-lane,SVM,Apriori,EM,PageRank,kNN,bayes,等等,然后就需要通过编程语言来完成算法实现,目前Python语言在机器学习领域得到了广泛应用。

  使用Python语言进行数据分析需要掌握Numpy、Scipy、Stiplotlib(用于结果呈现)、pandas等更常见的库。通过使用大量的库,Python语言可以为数据分析员节省大量的时间,并且更加方便地进行调整。当前较为常见的大数据落地应用是数据分析,特别是结合具体行业场景进行大数据分析。

  工业因特网领域中,由于企业的数据高度保密,因此对数据的应用边界通常有严格的要求,此时需要采用云计算和边缘计算相结合的数据处理方法,让数据在网络的边缘处进行处理,并将处理的结果反馈给用户。

  伴随着5G网络和大数据技术的逐步落地应用,大数据技术也将被赋予更多的内涵,相信未来大数据技术体系会越来越庞大,相关的研究也会越来越多。