大数据技术课程体系：大数据培训课程大纲简介

大数据这个名词听起来，似乎就自带“高大上”的光环，大数据不断地被提及，也持续性地引发大家的关注。在面临大数据课程的选择上，很多人由于缺乏专业背景知识，所以很难对大数据有一个准确的认识。今天我们就从大数据技术课程体系出发，为大家带来大数据培训课程大纲的相关介绍。

大数据技术涉及到的内容是庞大而繁杂的，大数据在未来的应用领域非常广阔，而不同的行业对于大数据技术的需求可能会存在一些差异，但是大数据技术课程体系当中的核心技术是需要普遍掌握的。


大数据作为数据科学，是跨学科多领域的，从海量的数据当中提取出有价值的信息、大数据技术包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，以及高性能计算等等相关的知识。

从大数据处理流程来看，涉及到大数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算、多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

数据挖掘，再到数据分析，大数据产业链从数据源--〉开源技术--〉基础设施--〉分析计算--〉行业应用到产品落地，每个链条环节和下辖的细分内容都涉及大量数据分析技术。

而抛开这些繁杂的专业术语，大数据技术课程体系，可大致分为三个方向——机器学习、数据挖掘、人工智能。

机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。

数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，数据挖掘的提法比机器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键。

而人工智能，AI的终极目标是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的工作，能够处理种种复杂的问题。

此外，还有一些大数据基础技术，包括计算机科学相关如编程、机器学习的理论基础、商业分析与理解、数据管理等。

总的来说，大数据技术课程体系是比较庞杂的，必须通过系统化的学习才能更好地理解和深入其中，专业靠谱的大数据培训机构是很有必要的。成都加米谷大数据学院，专注大数据行业人才培训，详询客服获取相关信息！