Da 数据技术学院专业:数据加工与管理、数据分析与挖掘、Da 数据平台与工具、-2 -2/道德与法律法规、数学与统计基础等。1.数据加工与管理:学习数据收集、清洗、储存与管理的方法与技术，包括数据图书馆设计与管理，/1233。2.数据分析与挖掘:学习数据分析与挖掘的基本概念、方法和工具，包括统计分析、机器学习、数据可视化等。
4.数据安全与隐私保护:学习数据安全与隐私保护的基本原理和技术，包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等。5.云计算和分布式计算:学习云计算和分布式计算的原理和应用，了解云平台、容器技术、虚拟化等技术。6.Da 数据的应用及案例分析:学习Da 数据在各个领域的应用案例，开展实际项目，掌握应用Da 数据技术解决实际问题的能力。
4、为何电商产品都在做 个性化 推荐和引导购买?个性化推荐被炒得太热。需求:用户的需求就是大家都傻，需要帮助选择所谓的最好。公司的要求是让他在buy buy买！我给他发推他也不烦我！我给他发短信他也没烦我！场景:目前全世界的购物app都在送东西，送代金券。如果力度不是特别大，对用户的吸引力已经很低了。所以让用户看到它，不反感它，就成了各大公司的目标。
从用户的搜索记录中提取用户想要的内容，然后进行推送。用户最近没搜索过怎么办？我应该送什么？三个月前买了一管牙膏，用户通过数据的分析，基本确认了一个人，所以牙膏快用完了，请赶紧提醒。因此，基于big 数据的智能推送解决方案越来越多。在这方面，个人推送技术是领先的。
5、我为什么看衰内容的 个性化 推荐互联网每天产生数百万条信息，其中充斥着“垃圾”信息，只会干扰视线，浪费时间。本质上，内容本身没有好坏之分。你认为是垃圾信息的东西，有时候对某些人是有用的。内容总有两种:感兴趣的和不感兴趣的。基于数据个性化推荐，似乎是一种有效的方法。借助强大的数据收集、分类、提取技术，按照之前的数据给我各种“关键词”，然后我推荐 content针对这些关键词，
1.无法感知兴趣只会让我们越来越狭隘个性化-1/似乎很了解我，能准确的猜出我最喜欢读什么，更何况这种做法是否足够科学，背后的评价机制是否有效。即使是科学有效的，这是否意味着“我只喜欢看同类内容”？如果我们一直接收的都是符合我们喜好的内容，那我们很可能就危险了，这种推荐看似人性化，实则是阉割新闻。
