dm大数据（大数据demo）

本篇目录：

1、人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异2、大数据的内容是什么3、大数据分析师主要工作做什么?4、大数据是什么,详细

人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类，机器学习则是深度学习的父类。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展。

区别是：深度学习的本质，其实就是让AI重复多次的不断进行学习，不仅大幅提高学习效率，且出错率下降。落到具体场景上，就是把“人工智障”转化为“人工智能”的技术。联系是：深度学习是人工智能领域中的一部分。

简单来说：1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。

而深度学习就一层层地分析来学习，就像是小孩、亲年、中年、老年对一篇童话的不同理解一样，最初的分析会是很肤浅的，需要的时间也就短，然后再分析之前分析出来的结果，时间更长，理解跟深。

大数据的内容是什么

大数据可以简单理解为：“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据包括数据采集，数据管理，数据传输，数据存储，数据安全、数据分析等内容。大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

大数据分析师主要工作做什么?

1、大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。 (3)项目管理。

2、在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识；二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项；三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。

3、数据采集：数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

4、大数据分析师是一种从事大数据分析工作的专业人士，负责利用各种数据工具和技术，从大规模数据集中发现趋势、模式和关联，并从中提取有价值的信息，为企业或组织提供数据支持决策。

5、学习大数据后，可以从事以下几种职业： 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。

6、三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。

大数据是什么,详细

1、大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。

2、大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

3、大数据的概念涉及到数据的获取、存储、处理、分析和应用等多个方面。大数据的特点包括数据规模大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值高等。

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