人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

南京工程学院大数据科学导论，上课PPT，期末复习笔记

大数据导论实验一——搭建Hadoop集群实验报告

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课程： 大数据导论 课程简介 本课程首先介绍大数据的概念和商业应用，再引导理解大数据存储、处理和管理的技术 架构，浅尝 Hadoop2 生态圈、以及 Spark 框架结构，领略这些流行的框架是如何支持 大数据管理的。最后通过案例理解大数据的解决方案过程，和在不同领域完成数据分析 和数据应用的方法。 第一篇，走进大数据的世界。包括两个部分，首先第一章是认识大数据，讨论大数据在 信息技术产业的发展趋势，给出详细的相关大数据的概念，包含 3V、数据源、数据类 型和大数据的应用。较广泛地解释当今相关大数据的各种职业机会。第二章是大数据商 业应用的分析。这一节讨论在市场销售、商业智能、产品研发领域的社交网络数据优势。 同时，这一节也解释大数据在金融欺诈检测的应用，以及在零售业中的应用。 第二篇阐述大数据的技术体系。第三章是广泛地解释处理大数据的各种技术架构，包括 分布式和并行计算技术和云计算、可视化和内存计算。同时，这一节也介绍最广泛使用 的大数据技术框架—Hadoop。第四章，理解 Hadoop 2 生态圈。提供 Hadoop 2 生 态圈较详细的描述。这一节描述 Hadoop 2 基础架构，

【课程简介】 本课程适合所有需要学习大数据技术知识的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 【全部课程列表】 1-大数据导论-第一章-大数据概述（共38页）.ppt 2-大数据导论-第二章-大数据处理架构Hadoop（共44页）.ppt 3-大数据导论-第三章-分布式文件系统HDFS（共54页）.ppt 4-大数据导论-第四章-分布式数据库HBase（共71页）.ppt 5-大数据导论-第五章-NoSQL数据库（共63页）.ppt 6-大数据导论-第六章-云数据库（共44页）.ppt 7-大数据导论-第七章-MapReduce（共38页）.ppt 8-大数据导论-第八章-流计算（共32页）.ppt 9-大数据导论-第九章-图计算（共18页）.ppt 10-大数据导论-第十章-数据可视化（共48页）.ppt 11-大数据导论-第十一章-机器学习与数据挖掘（共31页）.ppt 12-大数据导论-第十二章-Spark（共22页）.ppt

做的简单的数据分析，环境是anconda中的jupyter