大数据技术与应用课程内容。
大数据技术与应用是数据科学领域的一门重要课程,主要教授以下内容:
1. 大数据基础
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大数据的定义、特点和应用场景
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大数据处理的挑战和解决方案
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大数据平台概述
2. 大数据处理技术
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分布式文件系统(HDFS、Hadoop)
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分布式计算框架(MapReduce、Spark)
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NoSQL数据库(MongoDB、Cassandra)
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大数据可视化工具
3. 大数据分析技术
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机器学习算法(回归、分类、聚类)
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数据挖掘技术(关联规则挖掘、文本挖掘)
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自然语言处理技术
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时序数据分析技术
4. 大数据应用
5. 大数据平台实践
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Hadoop平台搭建和配置
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Spark集群部署和应用开发
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数据仓库和湖的建立
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大数据分析管道的构建
6. 大数据伦理与治理
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大数据隐私和安全
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大数据偏见和歧视
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大数据监管和合规
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