大数据挖掘技术的外文文献
2023-05-08 00:25:51
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问：大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
- 答：数据挖掘需要学习的内容有：
1、编程语言。
2、大数据处理框架。
3、数据库知识。
4、数据结构与算法。
5、机器学习/深度学习。
6、统计学知识。
以上就是数据挖掘需要学习的内容。数据挖掘技术渗透在大数据时代的方方面面，数据挖掘是一个交叉学科，不仅设计编程和计算机学科，还涉及生活中的多个领域，在我们的生活和工作中无处不在。
如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，推荐CDA数据分析师课程。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。。
问：大数据挖掘主要涉及哪些技术？
- 答：1.理解业务, 把业务问题转换成数据挖掘问题
2.整合数据, 把建模需要是数据整合到一起, 并进行数据清洗
3.选择算法, 训练模型, 评估模型, 调整算法参数,得到最优模型
4.模型部署应用
5.模型更新维护
亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值，多维度深度分析更精准。 - 答：1、数据科学与大数据技术
本科专业，简称数据科学或大数据。
2、大数据技术与应用
高职院校专业。
相关专业名称：大数据管理与应用、大数据采集与应用等。
大数据专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。
问：大数据挖掘技术主要有哪些？谁知道？
- 答：大数据环境有以下这些特点, 因此涉及的挖掘技术也与之对应：
1.数据来源多, 大数据挖掘的研究对象往往不只涉及一个业务系统, 肯定是多个系统的融合分析, 因此,需要强大的ETL技术, 将多个系统的数据整合到一起, 并且, 多个系统的数据可能标准不同, 需要清洗。
2.数据的维度高, 整合起来的数据就不只传统数据挖掘的那一些维度了, 可能成百上千维, 这需要降维技术了。
3.大数据量的计算, 在单台服务器上是计算不了的, 这就需要使用分布式计算, 所以要掌握各种分布式计算框架, 像hadoop, spark之类, 需要掌握机器学习算法的分布式实现。
问：上海财经大学大数据专业怎么样？
- 答：大数据专业是最近几年兴起的专业，大数据涵盖面很广，大数据专业和财务相结合，有利于减轻财务人员的工作压力，建议报考大数据专业。
- 答：上海财经大学大数据专业，我认为这个应该还是非常好的，而且我认为这个大数据专业现在是非常的需求的，这个现在是非常的饿，要用数据的一个专业的，所以应该是非常好的
- 答：上海财经大学应该是 一个很不错的大学 现在是大数据时代了，所以大数据专业的就业前景还是很好的
问：现在准备写大数据与人工智能的论文，后面投稿BDAI 2019国际会议，现在的情况是外文文献要如何翻译，有没
- 答：你是想先写中文的大数据与人工智能的论文，然后再翻译成英文投稿国际会议对吧。
这个方法不对，一般情况下是先写英文再翻译成中文的，很少说会先写中文再翻译成英文，这样难度大，而且耗费双倍时间。
此外，学术类的资料翻译是没有捷径可走的，用翻译软件翻译出来的简直不能看，建议你直接写英文再翻译成中文。 - 答：由于要涉及到专业方面的词汇，一般的翻译网站和软件很难翻译好，建议找些专业论文阅读，熟悉词汇，然后自己翻译。
- 答：用UC可以直接把网页翻译过来，你找需要的文章没什么问题，摘要翻译了基本也就解决了，而且也可以用Google Translate的API，你都可以试试的。
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