大數據協同過濾
❶ 大數據屬於什麼專業
我猜，題主想要問的是：最近幾年大火的大數據，如果是想要在大學里學習相關專業，將來從事相關工作，具體有哪些專業是屬於對口的吧？就從這個角度來說一說。
一般來說，學校的人才培養和專業設置，相對於市場上相關人才的熱門需求是要相對滯後的，比如說國際貿易、物流管理、電子商務這些專業，都是在相關行業蓬勃發展一段時間之後，各高校才逐步設立了相關專業。大數據、人工智慧相關領域，也不例外。
這個專業和領域的另外一個優勢還在於，它學習和入門的門檻比較高，也就是說，一個人通過本科4年、再加上碩士研究生、博士研究生的系統學習後，基本上就會構建自己專業領域上一定的壁壘，形成自己極具競爭力的專業優勢，這樣一來，起點高、又有較高的壁壘，在今後的職業道路上也就會有更好更快的發展。
❷ 大數據分析領域有哪些分析模型
數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。
❸ 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~
大數據其實分為2類，一個是開發類的一個是運維類的，以道教育是開發類的，所以專學之前需屬要決定自己學哪個，決定培訓學習的話可以索取課程體系進行詳細的了解，大數據主要學習java、資料庫和大數據本身的一些東西，東西挺多，篇幅有限
❹ 大數據有哪些熱門的專業
互聯網正在邁向人工智慧時代，大數據已經應用到我們生活的方方面面。從屢次打敗內世界頂級圍棋手柯潔的容AlphaGo，到智能傢具、智能導航，再到網購軟體的「猜你喜歡」，這些「智能」背後，靠的是大數據運算學習的強力支撐。
可以到這邊看看的
❺ 大數據運維的主要工作內容是什麼
大數據運維抄，這里指互聯網運襲維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互聯網產品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。
一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。
一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。
❻ 大數據屬於什麼專業
大數據屬於數學一類的專業。相關專業名稱有：「信息與計算科學」、「數學內與應用數學」、「容統計學」等。 大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。
❼ 大數據屬於什麼專業
大數據屬於大數據採集與管理專業。
大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。
「大數據」（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。
「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。
通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。
(7)大數據協同過濾擴展閱讀：
大數據的核心技術：
（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
1、關系型資料庫技術：詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
2、關系型資料庫技術：詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
3、分布式數據處理：詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。
4、海量數據分析與數據挖掘：詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
5、物聯網與大數據：詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
6、文件系統（HDFS）：詳細介紹HDFS部署，基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
7、NoSQL：詳細介紹NoSQL非關系型資料庫系統的原理、架構及典型應用。