大数据基础技能培训课程：大数据技术入门介绍

我们生活在大数据时代，我们生活当中的诸多细节，都基于互联网变成了数据被存储了下来，海量的数据累积起来，其中的价值挖掘需要专业的技术来实现挖掘。今天的大数据基础技能培训课程分享，我们做一个简单的大数据技术入门介绍，希望能给大家一些参考。

大数据处理的相关技术，按照所处的流程不同，可以分为数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘几个环节，每个环节需要用到的技术也不同。


1、数据采集

ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2、数据存取

关系数据库、NOSQL、SQL等。

3、数据处理

自然语言处理技术。

4、统计分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。需要掌握的数据分析方法包括假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。

5、数据挖掘

分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Deion and Visualization)、复杂数据类型挖掘（文本、Web、图形图像、视频、音频等)。

6、数据可视化

数据可视化，是对数据处理结果的呈现，数据价值的运用，需要各部门的配合，数据可视化可就是将数据结果能够更好地展示给其他的部门。数据可视化需要掌握预测模型、机器学习、建模仿真等。

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