大数据平台（分布式系统，如hadoop）和数据挖掘哪个更有前途？ 分布式大数据挖掘

大数据分析与数据挖掘有什么关系 未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术，文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对，在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。大数据平台（分布式系统，如hadoop）和数据挖掘从业者人生发展前途比较？小弟现在研一，不知道专注哪一个？ 关于这个问题，我的观点是两手抓两手都要硬。关于大数据平台这个大致属于工程问题（虽然有一些基础算法要…大数据和「数据挖掘」是何关系？ 大数据是不是数据挖掘的延伸？两者的相似度有多少？？ 3 条评论 公众号：青十五，做一个有趣的人；关注数据分析、策略产品成长 431 人赞同了该回答 在我读数据挖掘方向研究。考研 web分布式信息处理系统 和 大数据和数据挖掘 两个专业哪个好一点，求指点 这两个专业学好了都很有用，因为本人是学统计的，接触大数据比较多，应用好大数据和数据挖掘技术非常有用，是非常有前途的一个专业。大数据大数据与数据挖掘有什么关系 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。大数据是近几年提出来。有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。此外，大数据处理能力的提升也对统计学提出。大数据和数据挖掘的区别？ 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。大数据是最近几年提出来，也是媒体忽悠的一个概念。有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算)。Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。此外，大数据处理能力的提升。云计算、大数据、数据挖掘，选择哪个能更快的入门并且在半年后校招中找到工作。？ 本人在校非科班硕士，做过半年的嵌入式开发，有自学半年的PHP。打算跨越到云计算、大数据、数据挖掘之中…

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