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大数据专业主要学习以下方面的知识： 1. 数据挖掘和数据分析：学习如何从大规模的数据集中提取有用的信息，并进行数据分析和解释。 2. 数据处理和数据存储技术：学习如何处理和管理庞大的数据集，包括数据清洗、数据集成和数据存储等技术。 3. 分布式计算和并行处理：学习如何使用分布式计算框架（例如Hadoop和Spark）进行大规模数据处理和计算。 4. 大数据的统计学和数学基础：学习统计学和数学中与大数据处理相关的概念和方法，如概率论、线性回归、聚类等。 5. 数据可视化和数据可视化工具：学习如何通过数据可视化工具（例如Tableau和D3.js）将数据转化为易于理解和分析的图形和图表。 6. 机器学习和深度学习：学习如何使用机器学习和深度学习算法来处理大规模的数据，并进行模式识别和预测分析。 7. 数据安全和隐私保护：学习如何保护大数据的安全和隐私，包括数据加密、访问控制和数据备份等技术。 除了以上的学科知识，大数据专业还需要具备良好的编程能力，如Python、R等编程语言，并具备数据分析和问题解决能力。

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供暖各环节全面掌握 在海淀区曙光街道一处小区的燃气锅炉房内，53岁的李满穿梭在高大的锅炉间，认真对设备进行日常巡检、系统控制。， 本文转自：合肥日报 安徽省发布第4号总河长令 保护引江济淮输水干线“健康” 本报讯 11月24日，记者从安徽省水利厅获悉，我省于近日发布第4号总河长令（以下简称“总河长令”），要求加强引江济淮输水干线水资源水环境水生态保护，同时部署开展为期5个月的引江济淮工程输水干线“清水北送”保护行动。

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