大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)研究重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)概述1.a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、類型多、速度快、價(jià)值密度低。c.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、物流等。2.a.大數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)等。b.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、Hadoop等。c.大數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。3.a.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。b.大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：預(yù)測(cè)分析、異常檢測(cè)、推薦系統(tǒng)等。c.大數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)隱私、計(jì)算效率等。二、智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)b.智能數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)：自動(dòng)化、智能化、高效化。c.智能數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：智能推薦、智能客服、智能決策等。2.a.智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等。b.智能數(shù)據(jù)挖掘流程：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估等。c.智能數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)：算法選擇、模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量等。3.a.智能數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例：①智能推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶行為和偏好，推薦相關(guān)商品或內(nèi)容。②智能客服：自動(dòng)識(shí)別用戶需求，提供個(gè)性化服務(wù)。③智能決策：基于數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)提供決策支持。三、大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)研究重點(diǎn)1.a.培訓(xùn)目標(biāo)：①掌握大數(shù)據(jù)基本概念、特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域。②熟悉智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用。③培養(yǎng)學(xué)員解決實(shí)際問題的能力。2.b.培訓(xùn)內(nèi)容：①大數(shù)據(jù)概述：大數(shù)據(jù)定義、特點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域等。②智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等。③大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：預(yù)測(cè)分析、異常檢測(cè)、推薦系統(tǒng)等。3.c.培訓(xùn)方法：①理論講解：系統(tǒng)講解大數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。②案例分析：通過實(shí)際案例，分析大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。③實(shí)踐操作：學(xué)員動(dòng)手實(shí)踐，提高實(shí)際操作能力。四、基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)1.a.數(shù)據(jù)挖掘：①數(shù)據(jù)挖掘定義：從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程。②數(shù)據(jù)挖掘方法：聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。③數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：預(yù)測(cè)分析、異常檢測(cè)、推薦系統(tǒng)等。2.b.機(jī)器學(xué)習(xí)：①機(jī)器學(xué)習(xí)定義：使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策。②機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)等。③機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用：圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等。3.c.深度學(xué)習(xí)：①深度學(xué)習(xí)定義：模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行特征提取和分類。②深度學(xué)習(xí)模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。③深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等。1.《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者：維克托·邁爾舍恩伯格2.《機(jī)器學(xué)習(xí)》作者：周志華3.《深度學(xué)習(xí)》作者：IanGoodfellow、YoshuaBengio、