这个问题类似于大数据需要学习哪些技术。这些机器感知数据属于大数据范围。首先是大数据。如果描述的那么多就更好理解了。看数据的高准确率，不管数据有多大，多丰富。今天的大数据来源是，除了专业研究机构产生的大量数据，CERN的离子对撞机每秒产生高达40TB的数据。与业务运营相关的大数据可以分为四个来源。
大数据有哪些课程？
大数据课程有哪些啊？这个问题和大数据需要学习哪些技术差不多。我就分享一下我的学习经历吧！要想学好大数据，需要学好一门语言，java语言或者Scala语言或者python语言。不过我觉得学习java语言相对来说比较占优势的，需要学习javase里面的io流，thread线程，collection集合，socket网络编程等，还需要熟悉Linux操作系统，可以是centos系统，也可以是Ubuntu系统等，接下来就是学习hadoop，hadoop就是大数据领域用的最多的技术啦，有两模块，一个是hdfs分布式存储系统，和yarn资源调度框架。
接下来就是学习hive数据仓库，这门技术使用类sql的hql语句来操作，接下来学习hadoop的数据库hbase，这是一个nosql数据库，具有高吞吐量，低延迟，随机访问的特点，接下来学习日志收集系统flume和消息订阅系统kafka，这两个是用的很多的，还有sqoop导入导出工具，接着学习strom实时处理系统，还有协调系统zookeeper，还有学习spark生态圈，这个处理的速度很快，这个技术是基于内存计算的技术。
大数据的核心算法有哪些？
算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。大数据领域常用的算法有CART算法K-Means算法AdaBoost算法C4.5算法PageRank算法Apriori算法EM算法SVM算法朴素贝叶斯算法等。
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越新鲜的数据，越好。
2数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的新鲜数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。
在销售领域，无论是线上还是线下，大数据都可以提供相当大的帮助。感性认识下。一群正在观看、关注和购买我们产品的人来定位我们的产品。通过数据的汇总分析，精准定位转化率最高的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，精准把流量投放到转化率高的人群中。2.通过地理定位分析不同地区的销售数据，哪个地区的成交量最大，销售潜力最高。
