2022-11-11 14:29来源:m.sf1369.com作者:宇宇
数据科学与大数据技术属于计算机专业。
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术,具体课程包括:大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法;
多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
大数据开发涉及到的关键技术:
大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。
大数据处理技术
大数据的应用类型很多,主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理。
大数据分析及挖掘技术
大数据处理的核心就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
大数据展示技术
在大数据时代下,数据井喷似地增长,分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析,而分析出的成果如果是密密麻麻的文字,那么就没有几个人能理解,所以我们就需要将数据可视化。
数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法,这些技术方法通过表达、建模,以及对立体、表面、属性、动画的显示,对数据加以可视化解释。