Apakah perkara utama yang perlu dipelajari tentang teknologi data besar?

Kandungan pembelajaran utama teknologi data besar meliputi: Asas data besar: konsep, ciri, jenis data Pemprosesan dan analisis data besar: pembersihan data, teknologi analisis Platform dan alatan data besar: Hadoop, Spark, NoSQL Keselamatan dan privasi data besar: keselamatan data Teknologi, perlindungan privasi data Aplikasi data besar: analisis data, pengesyoran diperibadikan, pengesanan penipuan, penjagaan kesihatan

Kandungan pembelajaran utama teknologi data besar

1.

konsep data , Ciri, Cabaran
• Jenis data, sumber dan pengumpulan
• Sistem storan teragih (Hadoop, HDFS)
• Rangka kerja pengkomputeran teragih (MapReduce, Spark)

2.

pemprosesan dan analisis data besar Pembersihan dan prapemprosesan

• Teknologi analisis data (analisis statistik, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam)
• Perlombongan data dan penemuan pengetahuan
• Pengvisualisasian dan pembentangan data

3. Platform dan alatan data besar

Ekosistem data besar , Babi, Sqoop)

• Ekosistem Spark (Spark SQL, MLlib, MLLib)
• Pangkalan data NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• Platform pengkomputeran awan (AWS, Azure, GCP)
• keselamatan data besar

Teknologi keselamatan data (penyulitan, kawalan akses)

• Perlindungan privasi data (tanpa nama, pseudo-anonimisasi)
• Peraturan dan pematuhan keselamatan data besar

5. Aplikasi dan keputusan sokongan data besar

Syor diperibadikan dan pemasaran ketepatan

• Pengesanan penipuan dan pengurusan risiko
• Penjagaan kesihatan dan bioinformatik
• Pengurusan rantaian bekalan dan pengoptimuman logistik

Atas ialah kandungan terperinci Apakah perkara utama yang perlu dipelajari tentang teknologi data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!