一、大数据技术应用基础？
是大数据技术应用基础主要涉及以下几个方面：
1. 数据采集：是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互联网各个角落的数据。数据采集需要用到各种数据抓取工具、数据抽取工具等。
2. 数据存储：大数据的存储和管理需要使用大规模的分布式存储系统，如Hadoop的HDFS等。这些分布式存储系统可以有效地管理大量的数据，并提供数据存储、备份、容错等功能。
3. 数据处理：大数据的处理主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。这些操作可以使用各种数据处理工具，如MapReduce、Spark等。
4. 数据分析和挖掘：大数据的分析和挖掘主要使用各种数据分析算法和工具，如机器学习、数据挖掘等。通过对数据的分析，可以发现数据中的规律、趋势和模式，从而为决策提供支持。
5. 数据可视化：将大数据的分析结果以图形、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化需要使用各种可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等。
总的来说，大数据技术应用基础是一个涉及多个领域的综合性技术体系，需要结合实际应用场景进行深入研究和探索。
二、3大数据技术专业发展前景？
大数据技术专业的发展前景是非常广阔的。随着越来越多的企业走向在线平台，企业的生产运营转向数字化管理，极大地刺激了全球大数据市场需求。特别是在云计算、人工智能、物联网和信息通信等技术的交织应用驱动下，经济和生活的数字化发展趋势使得大数据市场仍将保持较快的增长。
从全球范围来看，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已经成为一种趋势。这意味着大数据不仅仅是一个技术领域，它对社会、经济和政治等多个领域都有深远的影响。
对于从事大数据行业的人员，他们的就业方向包括大数据工程师、算法测试工程师、大数据架构师等。值得注意的是，大数据专业是一个涵盖统计学、计算机科学、数学等多学科的综合性专业，因此对从业者的要求相对较高。这既是挑战，也是机会，因为高门槛意味着高回报。
三、大数据技术基础由谁提出？
“大数据”的名称最早来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》。
尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
最早应用“大数据”的是麦肯锡公司（McKinsey）。2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“大数据”的特点由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《“大数据”时代》中提出：“大数据”的4V特点：Volume（数据量大）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多样性）、Value（价值密度低）。
四、支撑武器装备发展的基础技术？
主要包括军用微电子技术、军用光电子技术、军用计算机技术、军用新材料技术、军用生物技术、军用航天技术、军用信息技术、军用核技术、海洋技术、先进制造技术等。
从军事高技术与武器装备的关系来看，军事高技术可分为两大类：
1.支撑武器装备发展的基础技术，主要包括微电子技术、光电子技术、计算机技术、新材料技术、高性能推进与动力技术、仿真技术、先进制造技术等；
2.直接用于武器装备并使之具有某种特定功能的应用技术，主要包括侦察监视技术、伪装与隐身技术、精确制导技术、信息战技术、指挥控制系统技术、军事航天技术、核化生武器技术、型概念武器技术等。
五、数据科学三大基础？
数据科学的三大基础包括数学、统计学和编程。数学提供了数据科学所需的数值计算和建模技能，包括线性代数、微积分和概率论等。
统计学帮助我们理解数据的分布和变化，以及如何从数据中提取有意义的信息。
编程是数据科学的实践工具，通过编写代码来处理和分析大量数据，使用工具如Python、R和SQL等。这三个基础相互支持，共同构建了数据科学的核心能力。
六、多媒体技术的发展的基础是什么？
多媒体技术的发展的基础是计算机技术和数字化技术的结合。理由数字化技术是计算机技术、多媒体技术以及互联网技术的基础。是实现信息数字化的技术手段。它将客观世界中的事物转换成计算机唯一能识别机器语言，即二进制0和1，从而实现后续一系列的加工处理等操作。
七、2021年大数据技术的五个发展趋势？
一数据融合与数据价值挖掘
二数据敏捷型经济体
三知识图谱与决策智能
四产业物联网提速
五数据安全热度持续上升
进入2021年，大数据已经从单纯的技术体系，向着与实体经济结合、真正挖掘和发挥数据价值的方向发展。特别是新冠疫情和新基建，加速了大数据与实体社会基础设施的快速融合，而5G与物联网等的快速发展也进一步加大了大数据与实体经济的深度融合。随着数博会即将进入第6个年头，大数据将真正深入到社会经济的方方面面，推进下一轮经济长周期。
八、人才是发展大数据的基础和保障？
是的，人才的发展，是国家发展壮大的储备力量。
是发展大数据的基础和保障。
九、江苏大数据技术基础学什么？
江苏大数据技术基础学习内容包括数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、大数据存储与处理等方面的知识。
学生需要掌握数据处理与清洗、数据建模与预测、数据可视化与呈现等技能。此外，还需要学习相关的编程语言和工具，如Python、R、Hadoop、Spark等，以及数据库管理和数据安全等知识。
同时，学生还需要了解大数据的应用领域，如金融、医疗、物流等，以及相关的法律和伦理问题。综上所述，江苏大数据技术基础学习内容涵盖了数据处理、分析、应用和管理等多个方面的知识和技能。
十、人工智能发展的三大支柱：基础技术、数据与伦理
当我第一次接触人工智能（AI）这个词时，我的脑海中浮现出一系列充满未来感的画面：智能助手、自动驾驶汽车，以及能够进行人机对话的机器人。但如果要探讨人工智能的真正内核，通常可以将其理解为由三个关键支柱组成的复杂体系：基础技术、数据和伦理。今天，我想和大家聊聊这三大支柱，如何彼此联系，以及我们在这个变革时代所面临的挑战。
基础技术：坚实的根基
基础技术是人工智能的支柱之一，我认为它就像是一栋大楼的基础，稳固性决定了整个建筑的高度。无论是机器学习、深度学习，还是自然语言处理，它们都依赖于强大的数学和统计学理论。通过利用大数据和高级算法，计算机能够识别模式、做出预测。这种技术不仅在科研领域产生了深远影响，也正在改变我们的生活方式。
例如，我最近了解到，深度学习已经在医疗领域崭露头角。通过分析大量的医学影像数据，AI系统可以帮助医生更早地发现疾病。这种基础技术的应用，让我对未来医疗的发展充满期待。但基础技术的进一步突破，需要我们不断地投入时间、金钱和人力去研究。
数据：人工智能的养分
没有数据，人工智能无法存活。数据就像是人工智能的“食物”，没有丰富和高质量的数据，无法训练出强大的AI模型。我们生活在一个信息爆炸的时代，生成的数据量每年都在呈指数级增长。我注意到，无论是社交媒体上的用户行为数据，还是IoT设备产生的实时数据，都为AI的发展提供了肥沃的土壤。
不过，仅有数据并不足够。数据的质量、准确性和可信度也至关重要。这让我想起了一个常见的问题：如何确保使用的数据不带有偏见？如果数据本身存在偏见，AI模型的结果也会不自觉地反映这些偏见，从而使得决策过程变得不公平。这也是当前人工智能面临的巨大挑战之一。
伦理：指引之灯
在科技飞速发展的今天，如何确保人工智能的发展照顾到人类的道德和伦理问题，成为了一个不容忽视的话题。关于AI的伦理问题，我常常会思考：如果AI做出的决策影响了某个群体的利益，我们该如何评判这些决策的正当性？这无疑是一个复杂的问题。
我个人认为，人工智能的伦理应包括透明性、公正性和尊重隐私等多方面内容。例如，在自动驾驶领域，如何在不伤害行人的情况下，作出事故判断是一个关乎伦理的重大考量。这些伦理问题不仅需要技术人员和政策制定者的关注，更需要涉及社会的广泛讨论。
总结
所以，当我站在人工智能的十字路口，回眸这三大支柱时，我深刻体会到基础技术、数据和伦理之间的紧密关系。未来的挑战不仅仅是算法和数据处理的复杂性，更在于如何确保这些强大的工具能够服务于人类的整体利益。我相信，随着社会各界的共同努力，我们能够迎来一个更加人性化的人工智能时代。
我希望读者们在这个话题上有所思考，甚至可能会问：未来我们的社会会因为AI变得更好吗？如何让技术更好地服务于道德与伦理？这些也许都是我们需要持续探索的方向。
