大数据专业术语

1. 数据挖掘、机器学习和深度学习是大数据领域的关键技术。 2. 分布式存储系统和云计算平台在大数据处理中扮演关键角色。

大数据指的是信息量庞大到单一计算机难以处理的数据集合，常用来形容数据的规模。用我们上海话来讲，所谓“大数据”就是叫体积大而且复杂，你如果要算它，那就得用有着超强计算能的机器来处理，好像门神眼皮底下穿梭行走一样的感觉。采集（大规模收集数据）则是从遍布互联网的各个角落抓取数据的过程，有点像是老师在课堂上把学生讲的难题一一记下来，确保不会遗漏任何重要信息。
数据挖掘则类似于在满是谷物的大禾场上找金子，还都得是昨晚新撒下去的种子，你得有慧眼才能从中找出有价值的部分。当发掘出有潜力的数据后，怎么分析和解释这些数据就重要了，这里有统计学、计算机科学的一些方法，还有一定就像是算命师傅根据手相判断人的命运一样，需要有洞察力和直觉来分析这些数据，好让人们能够明白数据背后的含义。
在解释这些含义之后，数据就被视为信息了。有效信息可以让公司做出智能决策，提供个性化用户服务，比如你打开个线性代数的视频，然后推荐系统就给出高等数学的习题，码完一个字就有某个分类图片的广告跳出来，弄得人目不暇接。这个过程其实描绘的是一个很现代化的生活样态，而掌握这些技术的人就像是都市中操纵数据的高手。当然，这也加剧了对更高繁荣的追求与对个人隐私侵害这两个问题的矛盾。

大数据专业术语指在数据科学、分析等技术领域内的一些特定词汇。

大数据专业术语指的是用于描述大数据处理、分析和应用的专门用语。这些术语包括但不限于Hadoop、MapReduce、数据挖掘、机器学习、数据可视化、云计算等。

数据挖掘和信息熵