《数据处理技术与应用》课件.ppt
《数据处理技术与应用》课程介绍;课程目标与大纲;数据处理技术的重要性;数据处理在现代社会中的应用;第一部分:数据处理基础;什么是数据?;数据的类型和特征;数据处理的定义和目的;数据处理的基本步骤;数据采集技术概述;数据清洗技术简介;数据转换和集成方法;数据归约技术;第二部分:数据存储与管理;数据存储系统概述;关系型数据库简介;NoSQL数据库及其应用;分布式文件系统(如HDFS);数据仓库技术;数据湖概念及应用;数据安全与隐私保护;第三部分:大数据处理技术;大数据的4V特征;Hadoop生态系统概述;MapReduce编程模型;ApacheSpark简介;流式数据处理技术;批处理vs实时处理;分布式计算框架比较;第四部分:数据分析与挖掘;数据分析方法概述;描述性统计分析;推断性统计分析;数据挖掘的基本概念;分类算法简介;聚类算法简介;关联规则挖掘;异常检测技术;第五部分:机器学习与人工智能;机器学习基础;监督学习vs无监督学习;深度学习简介;神经网络基本原理;常见的机器学习算法;自然语言处理技术;计算机视觉应用;AI在数据处理中的应用;第六部分:数据可视化与应用;数据可视化的重要性;常见的数据可视化工具;数据可视化设计原则;交互式数据可视化;数据驱动决策;商业智能与数据分析;金融行业的数据应用;医疗健康领域的数据应用;智慧城市与物联网数据;未来数据处理技术趋势;课程总结;问答与讨论