大資料培訓學習後，我們可以掌握哪些大資料技術呢？

2018年大資料的火爆人盡皆知，但學習大資料的人卻少之又少，造成現在的大資料技術人才極具短缺。但很多IT愛好者還是想選擇挑戰一下大資料技術，畢竟是當今吸金的領域。從學習的角度來看大資料技術泛型下包括那些核心技術，各技術領域之間是什麼樣的邏輯關係，參加大資料培訓後我們可以掌握哪些核心的技術呢？下面科多大資料和大家一起來看一下吧。

(1)機器學習

機器學習用於影象處理和識別就是機器視覺，機器學習用於模擬人類語言就是自然語言處理，機器視覺和自然語言處理也是支撐人工智慧的核心技術，機器學習用於通用的資料分析就是資料探勘。深度學習(deeplearning)是機器學習裡面現在比較火的一個子領域，屬於原來人工神經網路演算法的一系列變種，由於在大資料條件下影象，語音識別等領域的學習效果顯著，有望成為人工智慧取得突破的關鍵性技術，所以各大研究機構和IT巨頭們都對其投入了極大的關注。

(2)資料探勘(datamining)

資料探勘可以說是機器學習的一個超集，是一個較為寬泛的概念，類似於採礦，要從大量礦石裡面挖出寶石，從海量資料裡面挖掘有價值有規律的資訊同理。資料探勘和機器學習是大資料分析的核心技術，互為支撐，為大資料處理提供相關模型和演算法，而模型和演算法是大資料處理的關鍵，探索式互動式分析、視覺化分析、資料的採集儲存和管理等都較少用到學習模型。

(3)人工智慧(artificalintelligence)

AI和大資料是相互促進的關係，一方面，AI基礎理論技術的發展為大資料機器學習和資料探勘提供了更豐富的模型和演算法，如近幾年的深度學習一系列技術(強化學習、對抗學習等)和方法;另一方面，大資料為AI的發展提供了新的動力和燃料，資料規模大了之後，傳統機器學習演算法面臨挑戰，要做並行化、要加速要改進。

(4)其它大資料處理基礎技術

大資料基礎技術包括電腦科學相關如程式設計、雲端計算、分散式計算、系統架構設計等方向，還有機器學習的理論基礎包括如演算法、資料結構、概率論、代數、矩陣分析、統計學習、特徵工程等方面;商業分析與理解如領域知識管理、產品設計、視覺化等技術;資料管理如資料採集、資料預處理、資料庫、資料倉儲、資訊檢索、多維分析、分散式儲存等技術。這些理論與技術是為大資料的基礎管理、機器學習和應用決策等多個方面服務的。