考研大数据学什么的(考研大数据学什么？你了解吗？)

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考研大数据学的内容主要包括以下几个方面：数据结构与算法：这是大数据学习的基础，包括线性表、栈、队列、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归等基本算法。数据库原理：包括关系型数据库和非关系型数据库的原理和应用，如MYSQL、ORACLE、MONGODB等。大数据技术：包括HADOOP、SPARK、FLINK等大数据处理框架的基本原理和应用。数据挖掘与分析：包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等数据挖掘方法，以及统计分析、回归分析等数据分析方法。机器学习与人工智能：包括监督学习、非监督学习、强化学习等机器学习方法，以及神经网络、深度学习等人工智能方法。大数据应用：包括大数据在金融、电商、医疗、教育等领域的应用案例和实践。大数据安全与隐私保护：包括数据加密、数据脱敏、数据审计等数据安全技术，以及隐私保护策略和方法。大数据项目管理与团队协作：包括项目规划、需求分析、设计、开发、测试、部署等项目管理流程，以及团队沟通、分工协作等团队协作技巧。

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