大数据协同过滤
❶ 大数据属于什么专业
我猜，题主想要问的是：最近几年大火的大数据，如果是想要在大学里学习相关专业，将来从事相关工作，具体有哪些专业是属于对口的吧？就从这个角度来说一说。
一般来说，学校的人才培养和专业设置，相对于市场上相关人才的热门需求是要相对滞后的，比如说国际贸易、物流管理、电子商务这些专业，都是在相关行业蓬勃发展一段时间之后，各高校才逐步设立了相关专业。大数据、人工智能相关领域，也不例外。
这个专业和领域的另外一个优势还在于，它学习和入门的门槛比较高，也就是说，一个人通过本科4年、再加上硕士研究生、博士研究生的系统学习后，基本上就会构建自己专业领域上一定的壁垒，形成自己极具竞争力的专业优势，这样一来，起点高、又有较高的壁垒，在今后的职业道路上也就会有更好更快的发展。
❷ 大数据分析领域有哪些分析模型
数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。
❸ 大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~
大数据其实分为2类，一个是开发类的一个是运维类的，以道教育是开发类的，所以专学之前需属要决定自己学哪个，决定培训学习的话可以索取课程体系进行详细的了解，大数据主要学习java、数据库和大数据本身的一些东西，东西挺多，篇幅有限
❹ 大数据有哪些热门的专业
互联网正在迈向人工智能时代，大数据已经应用到我们生活的方方面面。从屡次打败内世界顶级围棋手柯洁的容AlphaGo，到智能家具、智能导航，再到网购软件的“猜你喜欢”，这些“智能”背后，靠的是大数据运算学习的强力支撑。
可以到这边看看的
❺ 大数据运维的主要工作内容是什么
大数据运维抄，这里指互联网运袭维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。
一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。
❻ 大数据属于什么专业
大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学内与应用数学”、“容统计学”等。 大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。
❼ 大数据属于什么专业
大数据属于大数据采集与管理专业。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。
通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
(7)大数据协同过滤扩展阅读：
大数据的核心技术：
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
1、关系型数据库技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
2、关系型数据库技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
3、分布式数据处理：详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。
4、海量数据分析与数据挖掘：详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
5、物联网与大数据：详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
6、文件系统（HDFS）：详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
7、NoSQL：详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。