1 大数据与云计算知识点总结(1)

大数据与云计算总结

大数据与云计算教学内容包含七部分：大数据时代、大数据概念和影响、大数据关键技术、大数据与云计算、物联网、大数据应用和推荐系统，其中推荐系统大数据的具体应用。

➢第1小节

一、大数据时代：9:04

1、三次信息化浪潮的技术标志及解决问题，尤其第三次信息浪潮的三个技术标志

2、大数据技术支撑：存储、计算、网络

3、促进大数据来临的因素：数据产生方式—物联网

4、大数据发展阶段

二、大数据概念和影响:11:06

1、大数据4V特性：

大量化、多样化、快速化、价值密度低

2、大数据影响

科学研究四种范式：

实验、理论、计算、数据

大数据影响人类思维方式：

全样非抽样、效率而非精确、相关而非因果

三、大数据关键技术:5:49

1、大数据技术层次数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全

2、大数据核心技术：分布式存储和分布式处理

3、大数据计算模式及解决问题：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

➢第2小节

四、大数据与云计算:11:53

1、云计算解决分布式存储（大数据其中之一关键技术）

2、云计算典型特征：虚拟化和多租户

3、云计算概念及三种模式

模式：公有云、私有云、混合云

4、云计算层次模型：Iass、Paas、Saas

5、云计算数据中心

6、云计算应用

五、物联网： 8:27

1、物联网概念：

2、物联网层次结构：要与物联网单元中做对比

3、物联网应用实例：掌上公交

4、物联网关键技术：感知技术与识别技术、网络传输、数据

挖掘等

5、大数据、云计算和物联网之间关系

物联网是大数据重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供技术支撑；

云计算为物联网的海量数据提供了存储空间，物联网为云计算技术提供了应用空间；

云计算为大数据提供技术支持，大数据为云计算提供用武之地。

六、大数据应用：5:40（上课可以不看）

1、影视剧拍摄

2、谷歌预测流感

七、推荐系统：11:22

1、推荐系统概念-个性化推荐，与传统搜索引擎区别

挖掘用户的行为记录，找到用户个性化需求，发现用户潜在消费倾向，把长尾商品准确推荐给需要它的用户。

2、长尾理论，长尾商品-冷门商品

3、推荐方法-专家推荐、基于统计推荐、基于内容推荐、协

同过滤推荐、混合推荐

4、推荐系统模型-用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐

算法模块

5、推荐系统应用- 电子商务、在线音乐、社交网络

八、推荐学习

在课程导学中自学：综合健康自学平台

注意：综合健康服务平台体系结构、阿里物流体系