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大數(shù)據(jù)課程
介紹大數(shù)據(jù)技術相關基礎知識,包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)處理模型、大數(shù)據(jù)關鍵技術、大數(shù)據(jù)時代面臨的新挑戰(zhàn)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計算、圖計算和Google Dremel等。 互聯(lián)網(wǎng)時代已經到了數(shù)據(jù)分析并且決定發(fā)展走向,所以關于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)的收集整理,以及之后針對數(shù)據(jù)做出的人工智能反映! 資料顯示,未來3到5年,國內數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師等人才缺口將達到級別。在大數(shù)據(jù)人才緊缺的情況下,想要快速學習,抓住大數(shù)據(jù)風口,大數(shù)據(jù)培訓課程班成為熱門的選擇之一...
農業(yè)大數(shù)據(jù)
農業(yè)大數(shù)據(jù)是融合了農業(yè)地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性等自身特征后產生的來源廣泛、類型多樣、結構復雜、具有潛在價值,并難以應用通常方法處理和分析的數(shù)據(jù)集合。它保留了大數(shù)據(jù)自身具有的規(guī)模巨大(volume)、類型多樣(variety)、價值密度低(value)、處理速度快(velocity)、精確度高(veracity)和復雜度高(complexity)等基本特征,并使農業(yè)內部的信息流得到了延展和深化。 農業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)理念、技術和方法在農業(yè)的實踐。農業(yè)大數(shù)據(jù)涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等各環(huán)節(jié),是跨行業(yè)、跨專業(yè)、跨業(yè)務的數(shù)據(jù)分析與挖掘,以及數(shù)據(jù)可視化。 農業(yè)大數(shù)據(jù)由結構化...
網(wǎng)站推廣服務
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