¿Cuáles son las formas de aplicación de la tecnología de big data?
1. Análisis y minería de datos
El cálculo y análisis de datos se basan principalmente en el análisis y clasificación ordinarios de datos masivos almacenados para satisfacer las necesidades de análisis más comunes. La minería de datos generalmente no tiene un tema preestablecido. Realiza principalmente cálculos basados en varios algoritmos en los datos existentes y luego logra efectos de predicción para satisfacer las necesidades de otros análisis de datos de alto nivel, que son un requisito previo para la minería de datos. .
2. Aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje supervisado establecen modelos a partir de muestras de entrenamiento con etiquetas (anotaciones) e infieren nuevas etiquetas de datos en consecuencia. Como regresión, red neuronal, árbol de decisión, máquina de vectores de soporte, bayesiano y bosque aleatorio. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados son algoritmos que no conocen los resultados de clasificación durante el aprendizaje, y el propósito es clasificar los materiales originales para comprender la estructura interna de los materiales. Como agrupamiento, análisis de componentes principales, análisis discriminante lineal y reducción de dimensionalidad.
3. Almacén de datos
Desde una perspectiva empresarial, ya sea una base de datos, un almacén de datos o big data, todas son habilidades que abordan diferentes necesidades y diferentes niveles de volúmenes de datos. No hay ningún conflicto. Seleccione habilidades según las diferentes necesidades y situaciones actuales, y varias habilidades se complementan y cooperan entre sí. En esta etapa, para la mayoría de las empresas, parece imposible iniciar un nuevo proyecto de big data.
4. Seguridad de los datos
Los macrodatos contienen información valiosa, pero la seguridad de los datos enfrenta graves desafíos. Por un lado, existen lagunas en la protección de la seguridad de los propios big data. Aunque la computación en la nube brinda comodidad para big data, un control de seguridad insuficiente de big data, control de acceso a API y deficiencias en la producción, almacenamiento y administración de claves pueden causar fugas de datos. Por otro lado, mientras utilizan habilidades de big data, como la minería y el análisis de datos, para obtener información valiosa, los atacantes también utilizan estas habilidades de big data para llevar a cabo ataques.
En cuanto a las formas de aplicación de la tecnología de big data, el editor Qingteng las compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.