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- 大数据需要什么技术实现
- 大数据处理所需的实现技术包括：分布式计算框架（Hadoop、Spark、Flink）数据库（NoSQL、SQL）数据分析和可视化工具（Tableau、Power BI、Python、R）数据集成和 ETL 工具（Apache NiFi、Talend）机器学习和人工智能算法（TensorFlow、Scikit-learn）云计算平台（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform）
- 常见问题 671 2024-10-12 02:21:31
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- 大数据与技术学什么专业
- 学习大数据和技术可以报考以下专业：计算机科学与技术（大数据方向）数据科学与大数据技术信息管理与信息系统（大数据方向）软件工程（大数据方向）统计学（大数据方向）选择专业时，应考虑兴趣、就业前景、基础和学校实力等因素。
- 常见问题 1374 2024-10-12 02:20:28
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- 大数据与技术具有什么性
- 大数据具有体量庞大、多样性、速度和价值等特点。处理和分析大数据需要使用专门的技术，包括：基础设施、数据提取和转换、数据存储、数据分析和数据治理。
- 常见问题 1202 2024-10-12 02:19:21
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- 大数据挖掘技术是什么课
- 大数据挖掘技术是利用统计和机器学习算法从大量数据中提取有价值信息的进程，其类型包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模和文本挖掘等，广泛应用于金融、零售、医疗保健、制造和政府等行业，主要优点包括发现隐藏模式、预测未来事件、优化决策制定、个性化体验和提升竞争优势。
- 常见问题 1182 2024-10-12 02:19:05
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- 大数据建设需要什么技术
- 大数据建设需要存储、计算、数据管理、数据分析、数据整合和辅助技术。存储技术包括分布式文件系统和云存储。计算技术主要有 MapReduce、Spark 和 Flink。数据管理技术包括 RDBMS、NoSQL 数据库和数据湖。数据分析技术包括机器学习、数据挖掘和可视化工具。数据整合技术包括数据集成工具和消息队列。其他辅助技术包括容器技术、云计算平台和人工智能。
- 常见问题 550 2024-10-12 02:18:36
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- 大数据金融技术是什么类
- 大数据金融技术利用大数据和人工智能增强金融能力，包括大数据平台、人工智能算法和机器学习。应用场景涵盖信贷风险评估、反欺诈、客户细分、个性化服务、预测性分析等。优势包括提高效率、降低成本、提高准确性、改善客户体验和推动金融创新。
- 常见问题 786 2024-10-12 00:54:51
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- 以大数据基础是什么技术
- 大数据基础技术包含以下核心技术：分布式存储系统（如 HDFS、HBase）分布式计算框架（如 MapReduce、Spark）数据仓库技术（如 Hive、Presto）数据管理和治理（如 Kafka、Flume）数据库技术（如 NoSQL 数据库、NewSQL 数据库）云计算服务（如 AWS、Azure）可视化工具（如 Tableau、Power BI）
- 常见问题 1065 2024-10-12 00:45:20
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- 大数据里什么是技术应用
- 大数据技术应用广泛，包括：1. 数据存储和管理；2. 数据分析和处理；3. 数据整合；4. 云计算；5. 人工智能和机器学习；6. 其他应用（如物联网数据分析、金融科技、医疗保健数据分析等）。
- 常见问题 1260 2024-10-12 00:42:31
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- 什么是大数据技术框架
- 大数据技术框架是一种管理和处理大规模数据集的架构。其关键组件包括：数据处理引擎、存储系统、数据集成和管理工具、分析和可视化工具。选择技术框架取决于数据规模、类型、分析需求、可扩展性、可靠性、可维护性和成本等因素。
- 常见问题 1181 2024-10-12 00:34:10
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- 物理大数据技术是什么
- 物理大数据技术是一系列用于处理、解析和利用海量物理数据的技术。主要包括：数据采集、存储、处理、分析和可视化。应用广泛，包括制造、能源、交通、医疗和零售业。
- 常见问题 1096 2024-10-12 00:27:22
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- 大数据技术是什么专业
- 大数据技术是计算机科学的分支，专注于处理、分析和存储海量数据。其特点包括体量庞大、多样性、速度快和价值密度低。该技术广泛应用于金融服务、医疗保健、零售、工业和网络安全等行业。核心技术包括分布式计算、NoSQL 数据库、机器学习和数据可视化。大数据技术专业人士需要具备扎实的计算机科学基础、编程语言技能、NoSQL 数据库知识、机器学习和数据挖掘技术以及分析和可视化能力。
- 常见问题 1062 2024-10-12 00:19:04
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- 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）。
- 常见问题 552 2024-10-12 00:15:20
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- 什么是大数据分析技术
- 大数据分析技术是一系列用于处理庞大、复杂、多样化数据集的技术，旨在从数据中提取有意义的见解。其主要特性包括容量、速度、多样性、价值，类型包括描述性分析、预测性分析、诊断性分析、规范性分析。大数据分析技术的优势包括提高决策制定、发现新趋势、改善客户体验、降低成本和提高效率、应对风险和欺诈。
- 常见问题 1591 2024-10-11 23:34:12
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