大数据技术与原理笔记

今天给大家分享大数据技术与原理笔记，其中也会对大数据技术原理与应用第2版的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、中山大学大数据技术与工程考研经验分享?
• 2、大数据的关键技术
• 3、考研复习要如何写好笔记
• 4、DAMA数据治理学习笔记-大数据和数据科学
• 5、数据挖掘入门笔记——BIRCH聚类(一拍即合)

中山大学大数据技术与工程考研经验分享?

1、首先，中山大学计算机领域的评级为B+，软件工程则为B级，显示出该校在计算机科学与技术领域有较强的实力。计算机学院提供以下专业选择：计算机科学与技术（081200）、软件工程（083500）、网络空间安全（083900）及电子信息（085400）。这些专业涵盖计算机领域的核心领域及应用。

2、中山大学23届计算机研究生考试分数线及录取情况概要如下：计算机技术分数线为377分，录取平均分为400分。大数据技术与工程是非全日制专业，分数线为307分。值得注意的是，复试成绩对于录取结果影响较大，部分考生在初试分数较低的情况下通过复试实现了逆袭。

3、网络空间安全专业，专注网络安全理论与技术研究，包括安全协议、信息安全、加密算法、安全管理等。学生需掌握网络安全技术，具备强大安全防护与应对能力。数据科学与大数据技术专业，关注大数据理论与技术研究，涉及数据挖掘、可视化、大数据架构等。学生需掌握大数据分析方法与技术，具备高效数据管理与分析能力。

4、上岸学长经验分享一位来自普通本一院校的学长，凭借坚定的决心，成功考入中山大学。以下是他的一些关键心得：择校策略/： 中山大学的吸引力在于其地理位置、综合实力和真题风格，广东的经济环境和就业前景为学生提供了广阔前景。

5、中山大学的数据科学与计算机学院提供了大数据科学与技术的专业方向，强调数据科学的基础理论和实际应用。哈尔滨工业大学在计算机科学与技术学院设有大数据技术与工程专业，专注于大数据技术的研究和人才培养。电子科技大学开设了数据科学与大数据技术专业，侧重于电子信息技术与大数据技术的结合。

6、在专业特色方面，中山大学计算机科学专业注重交叉学科融合，鼓励学生在人工智能、大数据、云计算等前沿领域进行探索与创新。学校与业界知名企业的合作紧密，定期邀请行业专家来校进行学术讲座与技术交流，为学生提供了与业界同步的最新动态和实践经验，培养具有创新思维与实践能力的复合型人才。

大数据的关键技术

分布式计算技术：这是处理大数据时的一项关键技术，它允许将数据和计算任务分布到多个计算机节点上，以实现高效的处理和分析。 非结构化数据库技术：由于大数据中包含了大量的非结构化数据，如文本、图片、***等，因此非结构化数据库技术变得至关重要，它能够存储和查询这些非结构化数据。

大数据***集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对***集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。

大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据***集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。

大数据关键技术包括：数据***集、数据存储、数据处理、数据分析与挖掘以及数据安全。数据***集 数据***集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据。这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体、日志文件等。数据***集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据。

大数据处理关键技术一般包括：大数据***集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

大数据技术涉及的以下关键技术： 云计算：云计算平台提供弹性和可扩展的基础设施，用于存储、处理和分析大数据。 大数据存储：分布式文件系统和 NoSQL 数据库（如 Hadoop、Cassandra、MongoDB）用于存储和管理海量非结构化和半结构化数据。

考研复习要如何写好笔记

数学笔记方面，重点在于公式和错题整理。针对数一，建议准备三个本子，分别记录高数、线代和概率论与数理统计的关键公式、定理与推导过程，同时整理错题，归纳题型与解题策略，便于后期复习。英语学习则侧重于词汇、句子结构、语法知识和写作技巧。

首先，对于数学笔记，需侧重公式与错题整理。以数一为例，需准备三个本子，分别记录公式、定理与推导过程，以及整理错题，分析题型与解题策略。这有利于后期复习时，便捷查找与记忆知识点。其次，英语笔记则围绕单词、句子、语法与写作技巧展开。

阶段一，重点记忆词汇。每日定额背诵，不断重复。同时，阅读模拟文章，摘抄生词，提升词汇量。阶段二，使用张健老师的黄宝书研读真题。第一轮查漏补缺，重点记忆高频词汇和短语。第二轮研究出题思路和篇章结构，提升阅读速度和信息获取量。阶段三，模拟题练习和作文准备。保持做题手感，真题仍是重点。

读后再做记号：避免过早标记重复内容。善于选择：标记关键信息，避免记忆过载。用自己的话：页边空白用自己话记笔记，便于回忆。简洁：在简短语句下划线，页边空白简明扼要。迅速：阅读后迅速做标记，学习下部分内容。整齐：保持符号清晰，便于复习与应用。

DAMA数据治理学习笔记-大数据和数据科学

大数据的特征被概括为六个V，即Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（快速）、Value（价值）、Veracity（真实性）和Visibility（可见性）。业务驱动是推动组织提升大数据和数据科学能力的主要动力，企业渴望通过挖掘数据中的商机，优化运营和决策。

为了实现这些目标，数据治理时将制定制度和实施细则，在组织内多个层次上实践数据管理，并 参与组织变革管理工作，积极向组织传达改进数据治理的好处以及成功地将数据作为资产管理 所必需的行为。

DAMA车轮图： 定义了数据管理知识领域。它将数据治理放在数据管理活动的中心，因为治理是实现功能内部一致性和功能之间平衡所必需的。其他知识领域（数据体系结构、数据建模等）围绕车轮平衡。见下图1-5 环境因素六边形图： 显示了人、过程和技术之间的关系，是理解 DMBOK 语境关系图的关键。

数据治理在组织内扮演着关键角色，它不仅负责管理数据资产，还通过制度、标准、监督和合规措施确保数据被妥善管理和利用，以实现业务目标和战略一致性。数据治理的目标在于确保数据资产的价值得到最大化利用，促进数据作为战略资产的管理。

DAMA-DMbok2是数据管理专业人员的重要参考书，它的481页正文让许多人望而却步。我将用通俗易懂的语言解析书中的专业术语，这是我在阅读过程中的笔记和理解，欢迎指正。加入我们的备考社群，一起交流学习：【备考打卡社群链接】数据管理与数据治理是企业资产管理的两个关键方面。

DAMA数据管理知识体系指南深入解析了数据管理和数据治理的核心内容，DAMA作为国际数据管理权威机构，其DMBOK2著作提供了全面的数据管理知识体系。本文将围绕数据管理的原则、战略、框架以及与数据治理的关系进行阐述。

数据挖掘入门笔记——BIRCH聚类(一拍即合)

1、数据挖掘探索：BIRCH聚类算法的深度解析（一拍即合）在大数据时代，层次聚类的挑战在于合并与分裂策略的抉择和可扩展性。BIRCH算***是为了解决这些问题，它巧妙地融合了层次与其它算法，适用于海量数据和多类别场景，实现单次扫描下的快速聚类。

2、BIRCH算法是一种高效处理大规模数据的聚类方法，特别适用于类别数量较多的情况。其核心在于构建一个层次化的聚类特征树（CF Tree），通过单次扫描数据集即可完成聚类。以下是对BIRCH算法原理、实现和应用的总结：1 BIRCH算法概述BIRCH算法通过层次方法对数据进行聚类和规约。

3、阶段一：BIRCH扫描数据库，建立一棵存放于内存的初始CF树，它可以看作数据的多层压缩，试图保留数据的内在聚类结构。阶段二：BIRCH***用某个（选定的）聚类算法对CF树的叶节点进行聚类，把稀疏的簇当作离群点删除而把稠密的簇合并为更大的簇。

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