データ: コンピュータに入力し、コンピュータ プログラムによって処理できるすべてのシンボルの総称

データの分類: 構造化、半構造化、非構造化

データに含まれる価値: 現象を説明し、予測を行います。

データ時代: 人間と機械とモノの統合

ビッグデータとは何ですか? ——①Wikipedia: 規模が大きく構造が複雑で、既存の商用ツールや技術では許容できる時間内に取得、管理、処理することが困難なデータ。 ② National Institute of Standards and Technology: 大規模、多様性、急速な成長、頻繁な変更を特徴としており、広範なデータセットを効果的に保存、処理、分析するにはスケーラブルなアーキテクチャが必要です。

役割と重要性: 経済的、社会的、科学的

データ処理の一般的なプロセス

コンピューティング自体に課題はありますか?

クラウド コンピューティングと人工知能との関係: データとデータの分析は、人間の人工知能タスクの開発を客観的にサポートします。

2001 年に、ベル研究所の科学者ウィリアム SCleveland が初めて次のように提案しました。科学とデータに関連する技術内容は、次の 6 つの側面で拡張されました。その後、新しい独立した分野「データ サイエンス」が形成されました。 1. 学際的な調査 2. データのモデルと方法。 3. データを使ったコンピューティング 4. データサイエンスチュートリアル (教育学) 6. 理論 (理論)