很多朋友对于大数据基础知识要点和大数据的冷与热知识点不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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大数据的基础知识，应当包括以下几方面。
一是大数据的概念。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。
二是大数据主要解决的问题。解决的主要问题有海量数据的存储，分析计算，统一资源管理调度。
三是大数据的特点。
特点主要有，数据量越来越大，数据量增长越来越快，数据的结构多种多样，价值密度的高低与数据总量大小成正比。
四是大数据应用场景。
包括物流，仓储，零售，旅游，推荐，保险，金融，房地产，人工智能。以及大数据部门组织结构等等。
数据的集中趋势与离散程度的知识点可以用以下口诀来记忆：集中趋势有三法则：均值、中位数和众数。离散程度有四指标：极差、方差、标准差和变异系数。通过均、中、众看集中变动的位置，极、方、标、变统计离散程度的表征。
数据结构是计算机科学中的重要基础概念之一，用于在计算机程序中存储和组织数据。以下是数据结构中的一些重要知识点：
1.数组：是一种基本的线性数据结构，是由一组固定大小的元素组成的集合。
2.链表：是一种基本的非线性数据结构，它由一个节点序列组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
3.栈：是一种先进后出（LIFO）的数据结构，它支持在栈顶插入和删除元素。
4.队列：是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它支持在队尾插入元素，在队头删除元素。
5.树：是一种基本的非线性数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。
6.图：是一种更复杂的非线性数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以与任意数量的其他节点相连。
7.堆：是一种特殊的树形数据结构，它满足父节点总是比子节点大或小的条件，因此可以用于快速查找最大或最小元素。
8.散列表：是一种将键映射到值的数据结构，它支持快速的插入和查找操作。
9.排序算法：在数据结构中，排序算法是一类非常重要的算法，用于对数据进行排序，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
10.搜索算法：搜索算法用于在数据中查找特定元素或解决问题，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。
以上是数据结构中的一些重要知识点，这些概念和算法是计算机科学的基础，掌握了它们可以帮助开发人员更好地理解和设计计算机程序。
工程热力学与传热学的简称。其中工程热力学主要是研究热力学机械的效率和热力学工质参与的能量转换在工程上的应用,如将热力学能转化成机械能推动动力机械做功以及其效率的学科,再如,空调将机械能转化成热力学能等;而传热学是研究热量传递的一门学科,如反应堆的导热,对流换热,辐射能的传递等。
关于大数据基础知识要点到此分享完毕，希望能帮助到您。
