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简略信息一览：
以大数据时代为题写一篇年终总结
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。
在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机***样（样本=总体） 第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度 第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术型人才来打赢这场信息化战争。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
今天的主题，主要是从大数据开发的角度，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用，博主总结两年的见闻，和我学习的成果，也不知理解有无偏差吧，希望大家能给出建议。
数据隐私属于什么层面的分析
云计算环境中用户的数据隐私即秘密数据，是不想被他人获知的信息。从隐私所有者的角度，可将隐私数据分为个人隐私数据和共同隐私数据，个人隐私数据包括可用来识别或定位个人的信息（如电话号码、地址、信用***、认证信息等）和敏感的信息（如个人的健康状况、财务信息、历史访问记录、公司的重要文件等）。
数据质量与管理层：这一层面着重关注数据的质量、安全和合规性。包括数据清洗、去重、消重、标准化等数据质量处理措施，数据隐私和安全保护措施，以及符合相关法规和政策的数据使用和管理规范。在这个层面上，关注点是如何确保数据的质量和合规性，以提高数据可信度和可用性。
数据隐私指的是我们的个人信息和身份在互联网上的安全和保护。在数字时代，我们的电话号码，电子邮件地址，自我介绍，搜索记录，位置信息等等都被应用程序搜集和分析。我们的商业活动、社交活动和生活方式等等都被应用程序和平台记录下来，这些公司会将这些数据用于个性化广告和其他比萨业务。
大数据学习路线及专业课程学习的主要内容是什么?
1、大数据存储与处理：学员将学习Hadoop和Spark等大数据处理平台的使用，了解分布式计算和存储原理。通过实际操作项目，学员将掌握大数据存储和处理的关键技术，包括HDFS、MapReduce、Spark RDD等。 机器学习与人工智能：学员将深入学习机器学习和人工智能的基本理论和算法，并通过实践项目应用相关技术。
2、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
3、基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
4、大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。
5、学习的主要课程有：大数据概论、数据库技术及应用（MvSQL）、Java网络编程、PHP项目开发、大数据查询与处理、微信小程序开发、数据可视化分析、Web数据交互技术及响应式开发技术、网站实战项目等。大数据技术专业注重学生综合素质培养，理论与实践相结合，科学地制定培养方案和教学***。
6、大数据专业主要学习与大数据相关的课程，旨在培养学生掌握大数据的处理、分析和应用能力。以下是一些常见的大数据专业课程： 数据结构与算法：学习数据的组织和管理方式，以及常用的算法和数据处理技术，为后续的数据分析和处理打下基础。
大数据基础平台有哪些?
在数字化时代，大数据基础服务平台成为了企业挖掘价值、驱动创新的关键工具。这些平台，如Apache Hadoop、Hive、HBase和Spark，构建了一整套强大的数据管理、处理和分析框架。它们的核心功能，从数据***集预处理到安全隐私保护，每一步都旨在优化企业的数据处理流程。
国内大数据平台有：星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司，被Gartner魔力象限列入名单过，它的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。
在大数据时代，最基础的技术平台是Apache Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地存储和处理大规模数据集。Hadoop平台的核心组件包括：Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将数据分散存储在多个节点上，并提供高容错性和可靠性。
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神策数据神策数据作为专业的大数据服务商，以用户级大数据分析为核心，提供神策分析、智能运营等产品，帮助企业实现数据驱动。其PaaS平台支持私有化部署，确保数据安全和灵活性。
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