数据科学基础
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简介：
《数据科学基础》是一本介绍数据分析、统计学原理及编程技术等核心概念的书籍，旨在帮助读者掌握数据处理与机器学习的基础知识。
《大数据基础》是一门面向本科学生的专业课程，由经验丰富的卢超老师讲授。该课程旨在引导学生深入了解大数据的基本概念、技术体系及其在实际应用中的价值。通过学习，学生应能掌握处理大数据的关键技术和方法，理解数据分析的流程，并具备初步的大数据项目实施能力。
大数据是指那些传统工具无法有效管理的海量、高增长速度和多样性的数据资源，涉及互联网、物联网、社交媒体等众多领域，为科学研究、商业决策和社会治理提供了新的视角和工具。
课程内容可能涵盖以下几个核心知识点：
1. 大数据特征：包括五V特性（Volume-量大、Velocity-速度快、Variety-多样、Value-价值、Veracity-真实性）的解析，以及大数据如何挑战传统的数据处理方式。
2. 数据采集：讲解如何从各种来源获取数据，如网络爬虫、日志文件和API接口等，并强调数据清洗与预处理的重要性。
3. 存储技术：介绍Hadoop HDFS分布式文件系统及NoSQL数据库（例如HBase、Cassandra），理解它们在大数据存储中的作用。
4. 处理框架：深入学习MapReduce编程模型以及更现代的Spark框架，探讨其在并行计算和实时数据分析方面的优势。
5. 数据分析：介绍数据挖掘、机器学习与深度学习的基本原理及算法（如分类、聚类、回归和神经网络等），并说明如何利用Python或R语言进行实践。
6. 实践应用：通过案例研究，展示大数据在电商、金融、医疗和交通等领域中的实际应用，帮助学生理解其商业价值。
7. 安全与隐私：讨论大数据时代下的隐私保护问题，包括数据加密技术、匿名化方法及法律法规遵守的重要性等。
课程资料可能包含卢超老师的课件以及学生的报告和其他学习资源。例如，“191152-杨贤”的文件可能是某位学生的学习笔记或项目总结，提供了对课程内容的个人理解和实践经验分享。
《大数据基础》是进入这一前沿领域的入门级课程，不仅传授理论知识还强调动手能力培养。通过这门课的学习，学生们将掌握处理和分析大数据的能力，并为未来的职业发展奠定坚实的基础。
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