大講臺(tái)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解答：簡(jiǎn)而言之，從大數(shù)據(jù)中提取大價(jià)值的挖掘技術(shù)。專業(yè)的說(shuō)，就是根據(jù)特定目標(biāo)，從數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)篩選，算法分析與預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數(shù)據(jù)級(jí)別通常在PB以上，復(fù)雜程度前所未有。關(guān)鍵作用是什么？挖掘出各個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵路徑，幫助決策，提升社會(huì)（或企業(yè)）運(yùn)作效率。最初是在怎樣的場(chǎng)景下提出？在基礎(chǔ)學(xué)科經(jīng)歷信息快速發(fā)展之后，就誕生了“大數(shù)據(jù)”的說(shuō)法。但其實(shí)是隨著數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化和傳感器移動(dòng)化之后，從大數(shù)據(jù)中挖掘出某個(gè)事件現(xiàn)在和未來(lái)的趨勢(shì)才真正意義上被大眾所接觸。大數(shù)據(jù)技術(shù)包含的內(nèi)容概述？非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集架構(gòu)，數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)集群，數(shù)據(jù)清洗篩選架構(gòu)，數(shù)據(jù)并行分析模擬架構(gòu)，高級(jí)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)算法，數(shù)據(jù)可視化工具。大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)路線指南：大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)容？分布式存儲(chǔ)計(jì)算架構(gòu)（強(qiáng)烈推薦：Hadoop）分布式程序設(shè)計(jì)（包含：ApachePig或者Hive）分布式文件系統(tǒng)（比如：GoogleGFS）多種存儲(chǔ)模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時(shí)間序列這幾種存儲(chǔ)模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）數(shù)據(jù)收集架構(gòu)（比如：Kinesis，Kafla）集成開發(fā)環(huán)境（比如：R-Studio）程序開發(fā)輔助工具（比如：大量的第三方開發(fā)輔助工具）調(diào)度協(xié)調(diào)架構(gòu)工具（比如：ApacheAurora）機(jī)器學(xué)習(xí)（常用的有ApacheMahout或H2O）托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）安全管理（常用的有Gateway）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署（可以看下ApacheAmbari）搜索引擎架構(gòu)（學(xué)習(xí)或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎）多種數(shù)據(jù)庫(kù)的演變（MySQL/Memcached）商業(yè)智能（大力推薦：Jaspersoft）數(shù)據(jù)可視化（這個(gè)工具就很多了，可以根據(jù)實(shí)際需要來(lái)選擇）大數(shù)據(jù)處理算法（10大經(jīng)典算法）大數(shù)據(jù)中常用的分析技術(shù)？A/B測(cè)試、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)融合和集成、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)分析、優(yōu)化、模式識(shí)別、預(yù)測(cè)模型、回歸、情緒分析、信號(hào)處理、空間分析、統(tǒng)計(jì)、模擬、時(shí)間序列分析