大数据分析课程学什么
大数据分析课程学什么:
大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医zhi学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例:
基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
Atas ialah kandungan terperinci 大数据分析课程学什么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

Dalam era Internet, data besar telah menjadi sumber baharu Dengan peningkatan berterusan teknologi analisis data besar, permintaan untuk pengaturcaraan data besar menjadi semakin mendesak. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kelebihan unik C++ dalam pengaturcaraan data besar telah menjadi semakin menonjol. Di bawah ini saya akan berkongsi pengalaman praktikal saya dalam pengaturcaraan data besar C++. 1. Memilih struktur data yang sesuai Memilih struktur data yang sesuai adalah bahagian penting dalam menulis program data besar yang cekap. Terdapat pelbagai struktur data dalam C++ yang boleh kita gunakan, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, jadual cincang, dsb.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

Pelancaran produk musim luruh 2023 Yizhiwei telah berakhir dengan jayanya! Marilah kita sama-sama meninjau sorotan persidangan itu! 1. Keterbukaan inklusif pintar menjadikan kembar digital produktif Ning Haiyuan, pengasas bersama Kangaroo Cloud dan Ketua Pegawai Eksekutif Yizhiwei, membuat ucapan pembukaan: Pada mesyuarat strategik syarikat tahun ini, kami meletakkan hala tuju utama penyelidikan dan pembangunan produk sebagai “inklusif pintar. keterbukaan” "Tiga keupayaan teras, memfokuskan pada tiga kata kunci teras "keterbukaan inklusif pintar", kami seterusnya mencadangkan matlamat pembangunan "menjadikan kembar digital sebagai kuasa yang produktif". 2. EasyTwin: Teroka enjin kembar digital baharu yang lebih mudah digunakan 1. Dari 0.1 hingga 1.0, teruskan meneroka enjin pemaparan gabungan kembar digital untuk mendapatkan penyelesaian yang lebih baik dengan mod penyuntingan 3D yang matang, pelan tindakan interaktif yang mudah dan aset model yang besar

Sebagai bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, bahasa Go secara beransur-ansur mendapat perhatian dan penggunaan yang meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia digemari oleh pengaturcara kerana kesederhanaan, kecekapan, dan keupayaan pemprosesan serentak yang berkuasa. Dalam bidang pemprosesan data besar, bahasa Go juga mempunyai potensi yang kuat Ia boleh digunakan untuk memproses data besar-besaran, mengoptimumkan prestasi, dan boleh disepadukan dengan baik dengan pelbagai alatan dan rangka kerja pemprosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa konsep asas dan teknik pemprosesan data besar dalam bahasa Go dan menunjukkan cara menggunakan bahasa Go melalui contoh kod tertentu.

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.