初学者如何理解当前的大数据技术

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  大数据是我的主要研究方向之一,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来探讨一下这个问题。

  首先,大数据技术是一系列围绕数据价值化的技术总称,包括数据采集技术、数据存储技术、数据分析技术、数据呈现技术以及数据应用技术等,其中大数据技术与物联网技术、云计算技术、边缘计算技术和人工智能技术有紧密的联系。

  

  按照目前大数据产业链的分布来说,大数据技术是从数据采集技术开始的,目前主要的数据采集渠道包括物联网系统(占比百分之90以上)、Web系统(含App)和传统信息系统,比较常见的数据采集方式就是通常“爬虫”等方式来实现,另外涉及到数据清洗技术,重点在于Sql语言的学习和掌握。

  数据分析是目前大数据技术的重点,数据分析技术有两种常见的方式,分别是机器学习方式和统计学方式,不论采用哪种方式都需要具备一定的数学基础和编程基础。以机器学习方式为例,首先要掌握常见的机器学习算法,包括决策树、k-mean、SM、Apriori、EM、PageRank、kNN、朴素贝叶斯等,接下来需要通过编程语言完成算法实现,目前Python语言在机器学习领域有广泛的使用。

  通过Python语言来进行数据分析需要掌握一些比较常见的库,包括Numpy、Scipy、Matplotlib(用于结果呈现)、pandas等。Python语言借助于大量的库能够为数据分析人员节省大量的时间,而且调整起来也比较方便。目前大数据比较常见的落地应用就是数据分析,尤其是结合具体行业的场景大数据分析。

  在产业互联网领域,由于企业的数据具有高度的机密性,所以通常对于数据的应用边界有严格的要求,此时就需要采用云计算和边缘计算相结合的数据处理方式,让数据在网络边缘进行处理,把结果返回到云端。

  随着大数据技术和5G网络的逐渐落地应用,大数据技术也将被赋予的含义,相信未来大数据技术体系会越来越庞大,相关的研究方向也会越来越多。

  我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以我,相信一定会有所收获。

  如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以我,谢谢!

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