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大数据应用领域十分广泛

时间:2017-09-15 18:03:23作者:[!--zuozhe--]

大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖,另外大数据应用领域广泛,各领域采用技术的差异性还是比较大的。想学习大数据要掌握什么知识,短时间很难掌握多个领域的大数据理论和技术,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展,这样学习效果就会好很多。

大数据技术初探

从前几年到现在所谓的大数据时代,移动互联网、物联网、云计算、人工智能、机器人、大数据等前沿信息技术领域,逐个火了一遍,什么是大数据,大数据的技术范畴包括那些,估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象。

 

大数据应用领域十分广泛

 

数据挖掘(data mining),是一个很宽泛的概念,类似于采矿,要从大量石头里面挖出很少的宝石,从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域,如深度学习是机器学习一种比较火的算法,当然也可以用于数据挖掘。还有传统的商业智能(BI)领域也包括数据挖掘,OLAP多维数据分析可以做挖掘分析,甚至Excel基本的统计分析也可以做挖掘。关键是你的技术能否真正挖掘出有用的信息,然后这些信息可以提升指导你的决策,如果是那就算入了数据挖掘的门。

人工智能(artifical intelligence),也是一个很大的概念,终极目标是机器智能化拟人化,机器能完成和人一样的工作,人脑仅凭几十瓦的功率,能够处理种种复杂的问题,怎样看都是很神奇的事情。虽然机器的计算能力比人类强很多,但人类的理解能力,感性的推断,记忆和幻想,心理学等方面的功能,机器是难以比肩的,所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。

最后我们才说大数据(big data),大数据本质是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量海量的非抽样数据进行辅助决策。上述技术原来是在小规模数据上进行计算处理,大数据时代呢,只是数据变大了,核心技术还是离不开机器学习、数据挖掘等,另外还需考虑海量数据的分布式存储管理和机器学习算法并行处理等核心技术。

总之大数据这个概念就是个大框,什么都能往里装,大数据源的采集如果用传感器的话离不开物联网、大数据源的采集用智能手机的话离不开移动互联网,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢,需要做并行计算和分布式计算扩展,大数据要互动展示离不开可视化,大数据的基础分析要不要跟传统商业智能结合,金融大数据分析、交通大数据分析、医疗大数据分析、电信大数据分析、电商大数据分析、社交大数据分析,文本大数据、图像大数据、视频大数据…诸如此类等等范围太广…

总之大数据这个框太大,大数据应用领域也十分广泛,未来掌握大数据相关技术的人才会成为时代的佼佼者。想学大数据就到魔据大数据,大数据不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。


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