¿Cuáles son los principales aspectos que debemos aprender sobre la ciencia de datos y la tecnología de big data?

Estudio principalmente análisis de datos, minería de datos, aprendizaje automático y otros conocimientos y tecnologías relacionados.

1. Conocimientos básicos de la ciencia de datos

Introducción a la ciencia de datos, introduciendo la definición, origen y campos de aplicación de la ciencia de datos. Gestión de bases de datos y datos, aprenda diseño de bases de datos, modelo de datos, limpieza de datos, integración de datos y otras tecnologías. Estadística básica, dominar los conceptos, métodos y aplicaciones básicos de la estadística, como probabilidad, prueba de hipótesis, análisis de regresión, etc.

2. Análisis y minería de datos

Exploración y visualización de datos, dominar técnicas de exploración de datos, como visualización de datos y estadística descriptiva, y descubrir patrones y tendencias en los datos. Preprocesamiento de datos e ingeniería de funciones, aprenda sobre limpieza de datos, selección de funciones, construcción de funciones y otras tecnologías para mejorar el rendimiento y la precisión de la minería de datos.

Algoritmos de aprendizaje automático, domina los algoritmos de aprendizaje automático de uso común, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc. , para lograr la construcción de modelos y el análisis predictivo.

3. Tecnología de big data y computación distribuida

Descripción general de big data, comprender las características, desafíos y escenarios de aplicación de big data y dominar los conceptos y la arquitectura relacionados con big data. Almacenamiento e informática distribuidos, aprenda tecnologías como sistemas de archivos distribuidos (como HDFS) y marcos informáticos distribuidos (como MapReduce) para procesar datos masivos y computación paralela.

Procesamiento de flujo de datos y computación en tiempo real, tecnologías maestras de procesamiento de datos de flujo, como Storm, Flink, etc., para lograr análisis y procesamiento de datos en tiempo real.

4. Análisis de datos avanzado y soporte de decisiones

Algoritmos avanzados de aprendizaje automático, aprenda aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y otros algoritmos avanzados de aprendizaje automático para resolver problemas complejos de análisis de datos y toma de decisiones. Procesamiento del lenguaje natural y minería de textos, dominar los métodos y técnicas básicos del procesamiento del lenguaje natural y la minería de textos, y analizar y comprender datos de texto a gran escala.

Los estudios de casos de minería de datos, a través de estudios de casos reales, dominan cómo aplicar la tecnología de minería de datos a negocios reales y brindan soporte para la toma de decisiones.

5. Ética y seguridad de los datos

Privacidad y protección de los datos, comprender las leyes, regulaciones y medios técnicos de protección de la privacidad de los datos y dominar los métodos de protección de la privacidad, como la desensibilización y el cifrado de datos. Ética y moralidad de los datos, aprenda los principios básicos y las normas morales de la ética de los datos y comprenda los requisitos de cumplimiento y las responsabilidades morales en el uso de los datos.

Seguridad de datos y gestión de riesgos, domine los conceptos y tecnologías básicos de seguridad de datos y aprenda los métodos de evaluación y gestión de riesgos de seguridad de datos.

Resumen:

La especialización en ciencia de datos y big data cubre conocimientos básicos de ciencia de datos, análisis y minería de datos, tecnología de big data y computación distribuida, análisis de datos avanzado y soporte de decisiones, y Ética y seguridad de los datos. A través del aprendizaje sistemático de estos conocimientos y tecnologías, se pueden cultivar profesionales de la ciencia de datos y big data para satisfacer las necesidades de la sociedad moderna en materia de análisis de datos y apoyo a las decisiones.