1，數(shù)據(jù)通信技術(shù)的概念是什么2，進(jìn)行數(shù)據(jù)價值挖掘的基礎(chǔ)是什么大數(shù)據(jù)技術(shù)3，大數(shù)據(jù)分析前景好嗎4，大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么5，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些1，數(shù)據(jù)通信技術(shù)的概念是什么
數(shù)據(jù)通信技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)通信的基本概念、傳輸方式，主要指標(biāo)；數(shù)據(jù)通信的數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)壓縮、差錯控制、多路復(fù)用等技術(shù)；數(shù)據(jù)通信的傳輸信道、數(shù)據(jù)交換、信號的同步、數(shù)據(jù)傳輸控制規(guī)程與接口、傳輸介質(zhì)等內(nèi)容。
2，進(jìn)行數(shù)據(jù)價值挖掘的基礎(chǔ)是什么大數(shù)據(jù)技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘的目的就是得出隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值的信息。決策樹算法：例如通過算法可以對已知的事物進(jìn)行分類。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：例如在超級中把啤酒和尿不濕放在一起，可以提高銷量。等等吧。1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)雖然是一門“古老的”學(xué)科，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是多元統(tǒng)計(jì)分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。2. 聚類分析和模式識別聚類分析主要是根據(jù)事物的特征對其進(jìn)行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。這類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術(shù)之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計(jì)分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法也有了長足的發(fā)展。3. 決策樹分類技術(shù)決策樹分類是根據(jù)不同的重要特征，以樹型結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對計(jì)算機(jī)科學(xué) 人工智能、認(rèn)知科學(xué)以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠(yuǎn)的影響，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過示例學(xué)習(xí)，形成描述復(fù)雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)，這實(shí)際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎(chǔ)，預(yù)測的難題就會迎刃而解。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是bp網(wǎng)絡(luò)和rbf網(wǎng)絡(luò) 不過，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個新興學(xué)科，一些重要的理論問題尚未解決。5. 規(guī)則歸納規(guī)則歸納相對來講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術(shù)。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：if … then …6. 可視化技術(shù)可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通常會涉及較復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法和信息技術(shù)，為了方便用戶理解和使用這類技術(shù)，必須借助圖形、圖象、動畫等手段形象地指導(dǎo)操作、引導(dǎo)挖掘和表達(dá)結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
3，大數(shù)據(jù)分析前景好嗎
大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個v， 數(shù)據(jù)量大(volume)、速度快(velocity)、類型多(variety)、價值（value）、真實(shí)性(veracity)。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的it行業(yè)的詞匯大數(shù)據(jù)就業(yè)前景好不好大數(shù)據(jù)的行業(yè)已經(jīng)大面積覆蓋，縱觀未來三十年都屬于緊俏行業(yè)，目前我國對于大數(shù)據(jù)的就業(yè)人員需求很大，所以說大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景非常樂觀。伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及和發(fā)展才剛剛開始，我們預(yù)計(jì)未來二十年，甚至更長一段時間都是大數(shù)據(jù)黃金發(fā)展階段，相關(guān)的行業(yè)將引來巨大的發(fā)展機(jī)遇。大部分行業(yè)都需要，市場、營銷、運(yùn)營相關(guān)的需求很多。大數(shù)據(jù)不是職位，學(xué)完大數(shù)據(jù)認(rèn)證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，高級行業(yè)分析師，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)算法工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。不管是國內(nèi)還是國外，大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應(yīng)求的局面。目前市場急需運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。目前我國本科專業(yè)中和大數(shù)據(jù)相對應(yīng)的是“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，它是2016年教育部公布的新增專業(yè)。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是個交叉性很強(qiáng)的專業(yè)，很難說完全歸屬于哪個獨(dú)立的學(xué)科。所以，不同的學(xué)校有的是信息學(xué)院申報(bào)，有的是計(jì)算機(jī)學(xué)院牽頭申報(bào)，有的設(shè)在統(tǒng)計(jì)學(xué)院，還有的在經(jīng)管學(xué)院。大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中使用的流程分為數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析建模、數(shù)據(jù)可視化。畢業(yè)生可以根據(jù)自己的興趣和特長選擇就業(yè)。互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告指出，產(chǎn)品研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理，人力資源、市場營銷、運(yùn)營及數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下需求最旺盛的六類人才職位。數(shù)據(jù)分析包含不同的角度分工：第一類，側(cè)重于網(wǎng)站分析的分析師，包括營銷分析師、網(wǎng)站分析師、seo分析師等。第二類，側(cè)重于業(yè)務(wù)分析師，包括運(yùn)營分析師、數(shù)據(jù)分析師等。第三類，側(cè)重于技術(shù)走向的，例如數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師等。從收入看，第一類最低，中間的次之，第三類最高。原因如下：1.中國普遍技術(shù)取向，涉及到it、編程、開發(fā)類的工資高;2.業(yè)務(wù)價值認(rèn)知，網(wǎng)站分析類或業(yè)務(wù)類分析師的輔助對象一般都是業(yè)務(wù)部門，這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型，因此限制較高。大數(shù)據(jù)分析作為it行業(yè)中的重要專業(yè)，前景無疑是很好的
4，大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么
大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)以統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)為三大支撐性學(xué)科；生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模軟件及計(jì)算機(jī)編程語言等。大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)屬于交叉學(xué)科：以統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)為三大支撐性學(xué)科；生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模軟件及計(jì)算機(jī)編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復(fù)合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維)。以中國人民大學(xué)為例：基礎(chǔ)課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)實(shí)踐。必修課：離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、算法分析與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)計(jì)算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。選修課：數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)專題、數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐、互聯(lián)網(wǎng)實(shí)用開發(fā)技術(shù)、抽樣技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、回歸分析、隨機(jī)過程。大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)方向1、數(shù)據(jù)工程方向畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的java大數(shù)據(jù)分布式程序開發(fā)、大數(shù)據(jù)集成平臺的應(yīng)用、開發(fā)等方面的高級技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類java大數(shù)據(jù)分布式開發(fā)、基于大數(shù)據(jù)平臺的程序開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)工作，也可在it領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。2、數(shù)據(jù)分析方向畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維、流計(jì)算核心技術(shù)等方面的高級技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工作，也可在it領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)方向1、數(shù)據(jù)工程方向畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的java大數(shù)據(jù)分布式程序開發(fā)、大數(shù)據(jù)集成平臺的應(yīng)用、開發(fā)等方面的高級技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類java大數(shù)據(jù)分布式開發(fā)、基于大數(shù)據(jù)平臺的程序開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)工作，也可在it領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。2、數(shù)據(jù)分析方向畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維、流計(jì)算核心技術(shù)等方面的高級技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工作，也可在it領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。
5，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)mapreduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、xml 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。現(xiàn)在學(xué)西點(diǎn)技術(shù)挺好的。1、西點(diǎn)師社會需求量大。目前，中國西點(diǎn)精英人才稀缺，從業(yè)人員約百萬，但優(yōu)秀烘焙技術(shù)人才仍比較少。2、西點(diǎn)行業(yè)人才緊缺。不少企業(yè)嘗試邀請專業(yè)西點(diǎn)師入企帶薪培訓(xùn)，但這樣的方式也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足用人需求，且抬高了用人成本，而所取成效卻微乎其微。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，要真正解決企業(yè)的人才需求，應(yīng)該更多地依靠專業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)力量。3、西點(diǎn)行業(yè)好就業(yè)。由于社會需求量大，而專業(yè)的西點(diǎn)烘焙師又供