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2019年大数据会更火 大数据学习比较好
发布时间:2019-08-13
 

在现如今,随着互联网科技飞速的发展和进步,2018年大数据尤为火热,2019大数据更火,但是学习大数据的人却少之又少,造成现在的大数据技术人才极具短缺。但很多IT爱好者还是想选择挑战一下大数据技术,毕竟是当今吸金的领域。哪里才能找到大数据培训视频教程呢?看到这篇文章不得不说你真的很幸运啊。想获取完整的大数据教程就赶快与我们一起学习吧!

  

  小编整理了一些关于大数据的技术,希望能在侧面提高学习大数据技术的小伙伴的一些眼界,让未来走的更清晰一些。

  大数据开发课程详细讲解了大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术。包括Hadoop体系中的HDFS,Hbase进行数据操作,MapReduce进行数据开发,YARN进行资源配置,Hive完成数据仓库,Pig进行数据分析,以及Oozie,Zookeeper,Sqoop和Flume等模块。最后介绍Spark生态体系,及其Scala基础和SparkSQL开发。

  (1)机器学习

  机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉,机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理,机器视觉和自然语言处理也是支撑人工智能的核心技术,机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。深度学习(deeplearning)是机器学习里面现在比较火的一个子领域,属于原来人工神经网络算法的一系列变种,由于在大数据条件下图像,语音识别等领域的学习效果显著,有望成为人工智能取得突破的关键性技术,所以各大研究机构和IT巨头们都对其投入了极大的关注。

  (2)数据挖掘(datamining)

  数据挖掘可以说是机器学习的一个超集,是一个较为宽泛的概念,类似于采矿,要从大量矿石里面挖出宝石,从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术,互为支撑,为大数据处理提供相关模型和算法,而模型和算法是大数据处理的关键,探索式交互式分析、可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。

  (3)人工智能(artificalintelligence)

  AI和大数据是相互促进的关系,一方面,AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法,如近几年的深度学习一系列技术(强化学习、对抗学习等)和方法;另一方面,大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料,数据规模大了之后,传统机器学习算法面临挑战,要做并行化、要加速要改进。

  (4)其它大数据处理基础技术

  大数据基础技术包括计算机科学相关如编程、云计算、分布式计算、系统架构设计等方向,还有机器学习的理论基础包括如算法、数据结构、概率论、代数、矩阵分析、统计学习、特征工程等方面;商业分析与理解如领域知识管理、产品设计、可视化等技术;数据管理如数据采集、数据预处理、数据库、数据仓库、信息检索、多维分析、分布式存储等技术。这些理论与技术是为大数据的基础管理、机器学习和应用决策等多个方面服务的。

  以上就是关于大数据开发课程需要掌握的技术详细介绍,学习大数据的童鞋可以做个参考,最后祝大家学有所成,希望对小伙伴们有所帮助,想要了解更多内容的小伙伴可以互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群:868847735   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。还有大量的大数据视频教程供学员观看学习,想要学习大数据的小伙伴快快行动吧。