老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于java人工智能大数据挖掘和java人工智能大数据挖掘实验报告的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享java人工智能大数据挖掘以及java人工智能大数据挖掘实验报告的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？
谢谢邀请！
人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。
从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。
要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。
学习大数据可以按照以下路线进行：
第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。
第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中Java和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。
第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。
第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。
最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
python转大数据容易吗？
python转大数据难吗？个人认为具体还是要看你要转到什么大数据岗位。python一般用于数据进行分析，所以你如果对python非常熟练的话，转到大数据分析岗位，会比较容易。但是，如果你转大数据平台开发或者大数据组件开发的话，那估计对你来说，会很难。
python只是一门语言，如果用的熟练，会对你数据分析有很大的帮助，所以python转大数据分析有一定优势python整体使用起来比较简单，几行代码就可以写出一个功能，同时python有很多开源的数据分析方面的安装包，比如Numpy等。这些包里面包含非常丰富的数据分析功能，你可以从Excel中读取数据，进行分析。也可以将数据可视化出来，画曲线图等等。你对python非常熟练的话，那么你使用Python进行大数据分析会有帮助。
大数据分析最主要的功能，就是从数据中分析潜藏的价值，加上python这一数据分析利器，会使得你分析数据变得更加容易，所以你会python，然后转大数据分析，会对你有很大的优势。
python转大数据平台开发或者大数据组件有很大难度大数据平台开发或者大数据组件开发，用的最多的语言，其实还是Java语言，像现在很多的开源大数据组件，很多都是Java写的，比如Hadoop、Flink、HBase等。所以你如果选择了大数据组件开发，相当于你需要重新再去学习Java语言，你之前学习的pyhon对你所选择的岗位没有任何帮助。
大数据平台开发一般使用Spring和SpringBoot来进行应用开发，这两者都主要使用Java来进行开发，同时会使用到数据库和一些大数据组件。你只会python转到这个岗位，你还要去学习这些技术，所以python直接转到大数据组件或者大数据开发比较困难。
个人建议我建议你如果python学的非常好，还是选择大数据分析岗位对你更加合适，开发类的大数据工作说实话python的用武之地就比较少。python更适合偏实验分析场景，当然，一旦你选择了大数据分析，那你一定要将这块的相关知识学好，这样你进入互联网大厂才会更有希望。
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大数据采集平台有哪些？
针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：
1，首先平台针对需求对数据进行采集。
2，平台对采集的数据进行存储。
3，再对数据进行分析处理。
4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。
优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。
现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：
1，ApacheFlume
Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。
主要的功能表现在:
1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
2，Fluentd
Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。
官网：
http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
主要的功能表现在:
1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等。
2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。
3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。
3，Chukwa
Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。
官网：
https://chukwa.apache.org/
1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。
2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。
优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。
大数据那么火，有很多Java程序员转行学习大数据吗？
现在来说转行大数据是个明智的选择，好巧不巧我昨天刚好与几个朋友在谈这件事，也跟从事大数据开发的朋友交流了一下。
市场行情比较乐观大数据火起来已经有一段时间，各大培训机构也早就推出了大数据就业班等等。在大数据行业里，真正五年以上大数据背景的人已经算是半个专家，因为这个技术方向才发展了六七年而已。我记得前面看过一个有趣的新闻，某哥外国企业招聘一名10年经验的IT技术岗位，然而这个技术方向的创始人也不能满足10年在此方向的工作经验。
总体来看，整个大数据行业还是比较混乱的，企业对自己需求定位很混乱，虽然大量java后端开发人员转行，但是人仍然很难招到，人才缺口很大。同时大数据工程师的薪资都比较高，比纯Java后端开发高半档。昨天朋友跟我说大数据工程师的薪资一线城市至少15k起。
关于大数据与java工程师薪资的对比可以从一个公司的待遇得知，比如某图校招的java开发工程师的薪资是7、8K，但是大数据工程师的薪资是10K+，之间的差距至少有2、3K，一年下来就会差好几万，所以说无论是还在校的朋友们，还是已经工作的朋友们，从事大数据开发是不二之选。
为什么从JAVA转大数据？你知道培训机构教大数据时先培训什么吗？那就是java，大数据的很多技术都是使用java，可以说java是大数据的基础，就像人工智能得学python一样。虽然现在java的需求量仍然非常的大，但是java工程师也非常多，如果还往里挤显然不是明智的选择，所以还是转到大数据比较靠谱，好找工作且工资高。
大数据与java学习推荐我特地询问了我那个自学然后从事大数据开发的朋友应该看什么书或资料，以下是回复：
1.如果是java学习要看并发编程实战、深入理解java虚拟机。
2.大数据的话推荐hadoop权威指南，然后是sparkflumekaflastorm框架，官方文档最靠谱或者找点书看。
我是萌新程序猿，科技圈的事情欢迎邀请我来回答！
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