集美大学大数据复习提纲

集美大学的大数据课程复习提纲可能会因学校的具体教学大纲而异，但一般会涵盖以下几个核心部分：

大数据概述：了解大数据的基本概念、特征、处理技术和应用场景，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce等）。

数据挖掘基础：统计学基础知识、数据预处理、描述性分析（如频率分布、中心趋势）、预测模型（如线性回归、决策树）。

SQL查询语言：掌握基本的SQL语法，包括数据选择、聚合函数、连接操作等，这对于理解数据仓库和数据分析至关重要。

NoSQL数据库：非关系型数据库如MongoDB、Cassandra的理解和使用，及其在大数据存储中的角色。

大数据技术栈：如Spark、HBase、Elasticsearch等大数据处理和分析工具的原理及应用。

机器学习与数据科学：Python/R语言的基础使用，算法理解（如监督学习、无监督学习），如分类、聚类、深度学习简介。

实时流处理：如Kafka、Flink在实时数据处理中的作用。

大数据项目实战：理论知识的应用，通过实际案例学习数据采集、清洗、分析和可视化过程。