大數據行業必須掌握的核心技術有哪些

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　　第一：大數據采集技術

　　大數據采集分為兩個重要的方面，首先是大數據智能感知層：必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。其次是基礎支撐層：重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術，大數據的網絡傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

　　第二：大數據預處理技術

　　大數據預處理技術主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。清洗是對數據通過篩選去除無效數據和不精準數據，從而提取出有效數據。

　　第三：大數據存儲及管理技術

　　大數據存儲與管理需要用存儲器將采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

　　第四：大數據分析技術挖掘技術

　　大數據分析技術是改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

　　大數據的數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

　　第五：大數據展現與應用技術

　　大數據展現與應用技術是大數據的最終目的。大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用于以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。

　　目前大數據行業所涉及到的核心技術，就是采集、處理、儲存、分析和應用這五個大的方面。雖然與之前我們接觸過的數據處理分析相對應，每個環節看似簡單，而在實際應用中，由于數據量較大，數據種類較多，目前只能通過大數據技術實現最終的數據分析以及應用。在市場化經濟的時代，數據支撐將成為企業的發展依據。所以能夠充分掌握大數據相關技術，一定可以在未來職場發展中獲得更好的機會。

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