大数据技术与应用教材ppt

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简述信息一览：

• 1、大数据分析与大数据开发
• 2、保险科技的应用与实践(探讨和PPT)
• 3、为AI小白量身定制的机器学习教程:GBDT模型详解
• 4、大数据分析需要学习什么知识呀?

大数据分析与大数据开发

1、大数据分析好。数据分析是数据价值化的主要手段，所以从这个角度来看，学习数据分析似乎有更好的就业前景，而大数据运维都需要考网络方面的，比较难。大数据分析是指对规模巨大的数据进行***集、存储、管理和分析。

2、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。

3、一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高，有些公司甚至会把学历、专业、院校当成一个准入的门槛，也就是说先不管你技术怎么样，在刷简历的时候就直接先按这三个标准刷下一批人。

4、薪资区别 作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达15万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

保险科技的应用与实践(探讨和PPT)

1、保险科技首先是科技，其次才是保险。 它以包括区块链、人工智能、大数据、云计算、物联网、生物科技等在内的科技为核心，围绕保险的方方面面进行表现，广泛运用于产品创新、保险营销和保险公司内部管理等方面， 通过创建新的平台、运用新的技术服务保险消费者。

2、科技保险作为保险领域的一个分支，其理论与实务紧密相联，不仅涉及到科技领域内的创新与风险，也牵涉到保险行业对风险评估、管理与转移的深入理解和应用。本文旨在探讨科技保险的理论基础与实践操作，以期为读者提供一个全面、深入的视角。科技保险的理论基础主要包括科技风险的识别、评估与管理。

3、保险科技是指利用现代科技手段与互联网技术来推动保险行业创新发展的新兴领域。以下是详细解释：保险科技主要聚焦于利用最新的科技进展，如人工智能、大数据、云计算、区块链等，来改进和优化保险行业的各个方面。这些技术的应用，为保险行业带来了革命性的变化。

4、《科技保险的理论与实务》是一本结合国内外科技保险实践的专著，系统深入探讨了科技保险的理论与实践。本书内容广泛，包括了科技风险的概念与科技保险的基本原理，科技保险的精算模型选择，科技保险的实务框架，以及科技保险的动力机制优化等方面。

5、保险科技在保险业务中的作用主要是优化和改进五个环节，分别是产品设计、营销、核保、理赔以及客户服务。 产品设计：保险科技可以通过数据分析和人工智能技术，对客户需求进行深度挖掘，制定出更加个性化、符合客户需求的保险产品。

6、数据分析应用：大数据和人工智能等技术可以对保险公司和中介机构的客户数据进行深度分析，帮助企业更好地了解客户需求和行为习惯，从而制定更精准的营销和客户服务策略。

为AI小白量身定制的机器学习教程:GBDT模型详解

1、下面以具体实例解析GBDT模型的构建流程： 构建第一个模型寻找合适的初始化切分点，通过计算不同阈值下的均方误差，确定最优阈值v（如v=5时，MSE最小），构建首颗决策树。计算第一次迭代后的新模型与数据的真实值之间的残差。

2、首先，让我们回顾一下AdaBoost算法的基本原理。AdaBoost通过为数据样本分配权重来构建一系列弱学习器，并在后续迭代中强调那些被先前模型错误分类的样本。在GBDT中，这一思想被进一步扩展，以解决回归问题。GBDT通过迭代地构建决策树，每棵树专注于前一树所预测的残差，从而实现对原始预测误差的迭代改进。

3、GBDT的流程如下：首先，通过加法模型构建，弱分类器在上一轮分类器的梯度基础上训练，要求简单且低方差高偏差。每棵树的深度由于低偏差的要求通常不会很深。多轮迭代后，模型由所有弱分类器的加权和构成，每个样本的特征向量通过树的路径编码为组合特征，输入到逻辑回归中进一步优化。

4、GBDT与XGBoostGBDT（Boosting决策树）通过梯度下降拟合，XGBoost在此基础上优化目标函数和学习策略。

大数据分析需要学习什么知识呀?

1、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

2、学习大数据分析需要掌握以下方面： 数据处理和管理：学习使用大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，了解数据***集、数据清洗、数据存储和数据管理等方面的知识。 数据建模和统计学：学习如何对大数据进行建模和分析，包括统计学方法、数据挖掘技术和机器学习算法等，掌握常用的数据分析方法和工具。

3、大数据分析师需掌握数据挖掘、数据清洗、数据可视化、统计学、机器学习、数据库管理技能。应熟练使用Python、R编程语言，了解Hadoop、Spark等工具，掌握SQL数据库操作，具备数理统计与分析思维基础。需不断学习新方法与工具，关注行业趋势，具备沟通与团队合作能力，以高效协作完成数据分析项目。

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