大数据技术实践心得体会（大数据技术实践报告）

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数据挖掘包括理论和实践两方面。自己学习是没有办法达到企业招聘要求，因为很多知识点需要实践，如果报名个培训机构就不会存在这种问题，知名的培训机构都有实践课程，推荐选择【达内教育】。

分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。

数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。

神经网络神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型。

与机器学习经常一起出现的就是数据挖掘，两种经常会有重叠的地方，① 数据挖掘某种意义上更多的是关注从大量的数据中获得新的见解；② 机器学习聚焦于进行已知的任务，而数据挖掘则是搜寻隐藏的信息。

大数据技术实践心得体会（大数据技术实践报告）

社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会***频发。个人隐私。

现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。

大数据的弊端是可能造成数据泡沫风险。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据杀熟能够最大化的从消费者身上赚取利益，但是这也会引发消费者的不满。任何事情都有两面性，我们也不能因为大数据的弊端而否定了它带给我们生活的便利。也希望数据能够被妥善保管，不要随意泄露用户隐私。

其主要原因是：程序员们并不拒绝分享，甚至是乐于去贡献代码。身为一个程序员，特别值得他们骄傲的事情就是自己写的代码被别人用到而带来的成就感。

从一开始的java基础，到现在学习的Hadoop技术，从一开始对大数据的陌生，到现在有了一定的项目开发经验，两个月的时间，大数据培训带给自己的不仅仅是知识层面的提升，还有项目经验的实践分享都让我成长了很多。

大讲台spark 培训为你解很好，Hadoop和Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

大数据培训可以帮助学员掌握大数据相关的技能和知识，如Hadoop、Spark等大数据技术栈，以及数据挖掘、机器学习、人工智能等领域的知识。

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