ビッグデータテクノロジーについて学ぶべき主なことは何ですか?

ビッグデータ テクノロジの主な学習内容は次のとおりです。 ビッグ データの基礎: 概念、特性、データ型 ビッグ データの処理と分析: データ クリーニング、分析テクノロジ ビッグ データ プラットフォームとツール: Hadoop、Spark、NoSQL ビッグ データセキュリティとプライバシー: データ セキュリティ テクノロジー、データ プライバシー保護 ビッグ データ アプリケーション: データ分析、パーソナライズされた推奨事項、不正行為検出、ヘルスケア

主要なビッグ データ テクノロジー学習コンテンツ

1. ビッグ データの基礎

• ビッグ データの概念、特性、課題
• データの種類、ソース、コレクション
• 分散ストレージ システム (Hadoop、HDFS)
• 分散コンピューティング フレームワーク (MapReduce、Spark)

2. ビッグ データの処理と分析

#データ クリーニングと前処理
• データ分析テクノロジ (統計分析、機械学習、深層学習)
• データ マイニングと知識の発見
• 可視化

#3. ビッグ データ プラットフォームとツール

##Hadoop エコシステム (Hive、Pig、Sqoop)

Spark エコシステム(Spark SQL、MLlib、MLLib)
• NoSQL データベース (MongoDB、Cassandra)
• クラウド コンピューティング プラットフォーム (AWS、Azure、GCP)
• 4 . ビッグ データのセキュリティとプライバシー

データ セキュリティ テクノロジー (暗号化、アクセス制御)

データ プライバシー保護 (匿名化、擬似匿名化)
• Bigデータ セキュリティ規制とコンプライアンス
• 5. ビッグ データ アプリケーション

データ分析と意思決定のサポート

パーソナライズされたレコメンデーションと精密マーケティング
• 不正行為検出とリスク管理
• ヘルスケアとバイオインフォマティクス
• サプライ チェーン管理と物流の最適化

以上がビッグデータテクノロジーについて学ぶべき主なことは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。