大数据技术概论学什么

大数据技术概述课程涵盖：大数据的定义、特征和来源（1）；分布式计算框架、存储系统和分析工具（2）；描述性、诊断性、预测性和规范性分析方法（3）；数据挖掘、文本分析和图计算处理技术（4）；医疗保健、金融、零售和社交媒体的应用案例（5）；以及数据隐私、算法偏见和伦理挑战（6）。

大数据技术概论课程内容

1. 大数据概述

大数据的定义、特征和来源

大数据技术的发展和应用

2. 大数据技术基础

分布式系统和计算框架（Hadoop、Spark）

分布式存储系统（HDFS、Cassandra）

大数据处理和分析工具（SQL、NoSQL、机器学习算法）

3. 大数据分析方法

描述性分析：探索和总结数据

诊断性分析：识别数据中的模式和异常

预测性分析：基于历史数据预测未来趋势

规范性分析：推荐行动方案并评估潜在结果

4. 大数据处理技术

数据挖掘：从数据中提取有价值的信息

文本分析：处理和分析非结构化文本数据

图计算：利用图结构来分析数据中的关系和模式

5. 大数据应用案例

医疗保健：疾病诊断、个性化治疗

金融：风险评估、欺诈检测

零售：客户细分、个性化推荐

社交媒体：舆情分析、社交网络挖掘

6. 大数据道德和社会影响

数据隐私和安全

算法偏见和公平性

大数据技术的伦理挑战和责任

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