大数据概论学什么
1. 大数据基础知识 ：
定义与特征：理解大数据的“4V”特征，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。
2. 关键技术 ：
分布式计算框架：如Hadoop、Spark、Flink。
数据采集与预处理：工具如Sqoop、Flume。
数据存储和管理：工具如Hive、Kafka。
数据分析与可视化：使用Tableau、Matplotlib等工具进行数据展示。
3. 数学与统计学基础 ：
概率与统计：回归分析、时间序列分析等。
4. 计算机科学基础 ：
数据结构、算法设计与分析、操作系统和数据库原理。
5. 应用领域 ：
医疗保健、金融、零售、社交媒体等行业案例。
6. 安全与隐私 ：
大数据安全及隐私保护的相关知识。
7. 其他相关课程 ：
离散数学、算法分析与设计、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。
大数据概论为学生提供了一个关于大数据技术和应用的全面认识，为深入学习大数据技术打下基础。需要掌握的技能包括编程、数据处理、数据分析和可视化等
其他小伙伴的相似问题：
大数据基础知识有哪些具体概念？
如何选择合适的大数据技术框架？
大数据分析中常用的可视化工具有哪些？
