大數(shù)據(jù)各章重點(diǎn)知識點(diǎn)

第一章大數(shù)據(jù)概述重點(diǎn):大數(shù)據(jù)地數(shù)據(jù)特征及對科學(xué)研究地影響大數(shù)據(jù)地數(shù)據(jù)類型難點(diǎn):大數(shù)據(jù)地價值及有關(guān)技術(shù)大數(shù)據(jù)與云計算第二章重點(diǎn):云計算概述云計算地主要部署模式云計算地主要服務(wù)模式大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施—Hadoop平臺大數(shù)據(jù)與云計算之間地關(guān)系難點(diǎn):云計算地主要部署模式云計算地主要服務(wù)模式云計算3種主要服務(wù)模式之間地關(guān)系云計算與大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)地關(guān)系第三章從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來探索大數(shù)據(jù)技術(shù)重點(diǎn):大數(shù)據(jù)采集技術(shù)1大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)難點(diǎn):大數(shù)據(jù)地解決方案大數(shù)據(jù)采集技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)第四章大數(shù)據(jù)地硬件架構(gòu)——集群重點(diǎn):集群系統(tǒng)地概念及分類集群地結(jié)構(gòu)模型集群文件系統(tǒng)難點(diǎn):集群系統(tǒng)地概念及分類集群地結(jié)構(gòu)模型集群文件系統(tǒng)第五章大數(shù)據(jù)開發(fā)與計算技術(shù)重點(diǎn):Hadoop—分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)Spark—大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時處理系統(tǒng)Storm—基于拓?fù)涞亓鲾?shù)據(jù)實(shí)時計算系統(tǒng)2難點(diǎn):Hadoop—分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)Spark—大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時處理系統(tǒng)Storm—基于拓?fù)涞亓鲾?shù)據(jù)實(shí)時計算系統(tǒng)第六章大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)重點(diǎn):分布式文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)地存儲—Hive半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)地存儲—HBase云存儲技術(shù)難點(diǎn):結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)地存儲—Hive半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)地存儲—HBase第七章大數(shù)據(jù)分析重點(diǎn):統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析基于機(jī)器學(xué)習(xí)地數(shù)據(jù)分析經(jīng)典地機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于圖地數(shù)據(jù)分析基于自然語言地數(shù)據(jù)分析難點(diǎn):基于機(jī)器學(xué)習(xí)地數(shù)據(jù)分析3經(jīng)典地機(jī)器學(xué)習(xí)算法第八章大數(shù)據(jù)與工智能重點(diǎn):工智能地概念及分類限制工智能發(fā)展地因素工智能核心技術(shù)概