大數據技術涉及數據采集、存儲、處理和分析，通過提取海量數據中的信息助力決策。具體應用包括數據處理、描述性分析、預測分析和個性化推薦等，并在大數據技術如 hadoop、spark 和 nosql 數據庫的支持下廣泛應用于金融、醫療保健、零售和制造等領域，為大數據工程師、數據科學家和業務分析師提供了職業發展機會。

應用大數據技術學什么

大數據技術是一門涵蓋數據采集、存儲、處理和分析的復雜學科。通過應用大數據技術，可以從海量數據中提取有價值的信息，助力各行各業作出明智決策。

1. 數據處理

• 數據清洗：清除臟數據和不完整數據。
• 數據轉換：將數據轉換為可用于分析和建模的格式。
• 數據集成：從不同來源整合數據，以便獲得更全面的視圖。

2. 數據分析

• 描述性分析：描述數據并提供摘要。
• 預測分析：根據歷史數據預測未來趨勢。
• 診斷分析：識別數據中的模式和異常。
• 推薦性分析：根據用戶偏好提供個性化推薦。

3. 大數據技術

• hadoop：一個用于存儲和處理大數據的開源框架。
• spark：一個用于快速處理大數據的分布式計算平臺。
• nosql數據庫：專門設計用于處理非結構化和半結構化數據的數據庫。

4. 應用領域

• 金融：風險管理、欺詐檢測、客戶細分。
• 醫療保健：疾病預測、個性化治療、藥物發現。
• 零售：客戶行為分析、庫存優化、個性化營銷。
• 制造：預測性維護、流程優化、質量控制。

5. 職業發展

• 大數據工程師：設計、構建和維護大數據系統。
• 數據科學家：分析數據并從中提取見解。
• 業務分析師：將大數據見解轉化為可操作的商業決策。