對于大數據想必大家都有所了解了吧？隨著信息化的不斷發展，大數據也越來越被人們所熟知。我們都知道，現在很多行業都離不開數據分析，在數據分析中我們有聽說了大數據，大數據涉及到了很多的行業，一般來說，大數據涉及到了金融、交通、醫療、安全、社交、電信等等。由此可見，大數據面向的方向有很多，面向的范圍很廣。我們可以把大數據比喻成一個大容器，很多的東西都能夠裝在這個大容器中，但是大數據都是有一些技術組成的，那么大數據的數據科學和關鍵技術都是什么呢？在這篇文章我們就給大家解答一下這個問題。
通常來說，大數據的數據采集是通過傳感器、智能終端設備、數據儲存這三個方面組成，而通過傳感器的大數據離不開物聯網，通過智能終端的大數據離不開互聯網，而數據的海量儲存離不開云計算，最重要的就是大數據的計算分析采用機器學習，大數據的互動展示離不開可視化，所以我們需要知道大數據的數據科學和關鍵技術，只有這樣我們才能夠用好大數據。
首先我們來說說數據科學，數據科學可以理解為一個跨多學科領域的，從數據中獲取知識的科學方法，技術和系統集合，其目標是從數據中提取出有價值的信息，它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學，統計，模式識別，機器學習，人工智能，深度學習，數據可視化，數據挖掘，數據倉庫，以及高性能計算等。很多的領域都是離不開數據科學的。
那么數據科學的過程是什么呢？一般來說，數據科學的過程就是有原始數據采集，數據預處理和清洗，數據探索式分析，數據計算建模，數據可視化和報表，數據產品和決策支持等內容，而傳統信息化技術多是在結構化和小規模數據上進行計算處理，大數據時代呢，數據變大了，數據多源異構了，需要智能預測和分析支持了，所以核心技術離不開機器學習、數據挖掘、人工智能等，另外還需考慮海量數據的分布式存儲管理和機器學習算法并行處理，所以數據的大規模增長客觀上促進了數據科學技術生態的繁榮與發展，包括大數據采集、數據預處理、分布式存儲、MySQL數據庫、多模式計算、多模態計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。由此可見大數據是一門極度專業性的學科。
在這篇文章中我們給大家介紹了數據科學的關鍵技術的實際內容，大數據的數據科學的關鍵技術有很多，我們需要學習很多的知識，這樣我們才能夠觸類旁通，讓大數據更好地為我們服務。
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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