大数据技术与应用课程内容。

大数据技术与应用是数据科学领域的一门重要课程，主要教授以下内容：

1. 大数据基础

• 大数据的定义、特点和应用场景
• 大数据处理的挑战和解决方案
• 大数据平台概述

2. 大数据处理技术

• 分布式文件系统（HDFS、Hadoop）
• 分布式计算框架（MapReduce、Spark）
• NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）
• 大数据可视化工具

3. 大数据分析技术

• 机器学习算法（回归、分类、聚类）
• 数据挖掘技术（关联规则挖掘、文本挖掘）
• 自然语言处理技术
• 时序数据分析技术

4. 大数据应用

• 金融风控
• 精准营销
• 医疗健康
• 智能制造
• 交通物流

5. 大数据平台实践

• Hadoop平台搭建和配置
• Spark集群部署和应用开发
• 数据仓库和湖的建立
• 大数据分析管道的构建

6. 大数据伦理与治理

• 大数据隐私和安全
• 大数据偏见和歧视
• 大数据监管和合规