大数据是对数据挖掘,数据开发和数据挖掘区别

我觉得很难说。硕士好找工作。另外，现在流行的，两年后可能会跌得很惨。选一个自己喜欢的，做的好就有前途。视频处理比较好就业数据挖掘big数据方向，这方面的知识主要应用于大型电商，大型企业等。一般只有大型企事业单位才能积累大量数据。数据 挖掘，机器学习，关注互联网公司的招聘需求，比如百度，腾讯，阿里。

1.大数据是很多数据的聚合；2.数据-1/是为了找出这些数据的值，比如你有过去10年的天气数据，pass数据。3.机器学习毕竟是人工智能的核心。想探Da 数据，手动不行，得靠机器。你用一个模型，让计算机按照你的模型执行。那就是机器学习。如果你满意，请采纳。谢谢你。4、大 数据是什么意思,大 数据概念怎么理解?

large数据(bigdata)是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。“大数据”(-0/)研究机构Gartner给出了这样的定义。“Da 数据”是一种信息资产，它需要新的处理模式，以具有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应大规模、高增长率和多样化。

“大-0”技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于专业地处理这些有意义的数据信息。换句话说，如果把Da 数据比作一个行业，那么这个行业实现盈利的关键就在于提高数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上来说，Da 数据和云计算的关系就像一枚硬币的两面一样密不可分。

Direct数据-1/:目标是通过使用可用的数据来建立模型，该模型用于剩余的数据和特定变量(可以理解为)Indirect数据挖掘:特定变量是而是在所有变量之间建立一种关系。数据 挖掘神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，近年来受到越来越多的关注。

遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在数据 挖掘中得到应用。决策树方法决策树是预测模型中常用的算法。它有目的地对大量数据进行分类，并从中发现一些有价值的潜在信息。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。