当前最火IT专业术语(以后陆续完善)
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发布时间：2024-12-28 10:02
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时间：2025-01-23 21:29
我国大数据产业蓬勃发展，各级与企业积极促进技术创新，推动大数据应用，产业体系初具规模，支撑能力不断增强。展望未来，大数据产业正步入“黄金期”。在大数据成为热门话题的今天，了解相关专业术语对生活与工作大有裨益。本文将介绍人工智能、区块链、图灵测试、回归分析、MapReduce、贪心算法、数据挖掘、数据可视化、分布式计算、分布式架构、Hadoop、BI（商务智能）、NoSQL、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据库、数据清洗、算法、深度学习、人工神经网络、数据聚类、随机森林、分治法、支持向量机、熵、辛普森悖论、朴素贝叶斯模型、数据科学家、并行处理、云计算等重要术语。
人工智能( AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。
区块链是一种将数据以时间顺序相连的方式组合成的链式数据结构，并以密码学方式保证其不可篡改和不可伪造。区块链技术可应用于分布式账本、自动化脚本代码（智能合约）等，形成全新的分布式基础架构与计算范式。
图灵测试是艾伦·图灵发明的一种测试机器是否具有人类智能的方法。测试者通过提问与被测试者（人或机器）隔开，判断是否能确定出被测试者是人还是机器。目前，我们对机器思考能力的预测已远远落后于图灵的原始预测。
回归分析是一种确定变量间相互依赖的定量关系的统计分析方法。根据涉及变量的数量，可分为一元回归、多元回归、简单回归和多重回归。如果只包含一个自变量和一个因变量，且二者关系可用直线近似表示，称为一元线性回归。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。其核心思想是映射（Map）和归约（Reduce），借鉴了函数式编程和矢量编程的特性，极大方便了编程人员在无需分布式并行编程的情况下运行程序。
贪心算法是一种在对问题求解时总是做出在当前看来是最好的选择的算法。其关键在于选择局部最优解，但必须满足无后效性。贪心算法的基本思路是从问题的一个初始解出发，逐步进行，确保每一步都是局部最优解。
数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常涉及统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（基于过去的经验法则）和模式识别等方法，目标是发现知识。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，通过图形、图像处理、计算机视觉和用户界面展示数据，以表达、建模和显示立体、表面、属性和动画。
分布式计算是研究分散系统如何进行计算的领域，这些系统由链接和通信的电子计算组成。分布式架构是分布式计算技术的应用和工具，用于处理大规模计算任务。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，允许用户在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。它提供了一个分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
BI（商务智能）是一套完整解决方案，用于整合企业数据，快速准确地提供报表和决策依据。商业智能能够辅助操作层、战术层和战略层的决策。
NoSQL（非SQL）数据库是不兼容SQL功能的关系型数据库。它们具有非关系型、分布式、不提供ACID特性等特征，旨在处理结构化和非结构化数据。
结构化数据是指数据库中的数据，如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库等。它们通常用于高速存储、数据备份、数据共享和数据容灾。
半结构化数据具有一定的结构性，但不像严格的关系数据库数据那样结构化。例如，OEM是一种典型的半结构化数据模型。
非结构化数据库用于处理非结构化数据，如全文文本、图像、声音、影视、超媒体等。它们不仅可以处理结构化数据，还可以处理更复杂的数据类型。
数据清洗是发现并纠正数据文件中错误数据的最后一道程序。它包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等，以过滤不符合要求的数据。
算法是解题方案的描述，包含一系列解决问题的清晰指令。算法的优劣由空间复杂度和时间复杂度衡量。
深度学习是基于人工神经网络研究的一种算法，通过组合低层特征形成更抽象的高层表示，以发现数据的分布式特征表示。
人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征的算法模型，用于分布式并行信息处理。
数据聚类是静态数据分析技术，广泛应用于机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析和生物信息等领域。聚类是将相似对象分组，形成不同子集，以便在每个子集中成员具有相似的属性。
随机森林是一种包含多个决策树的分类器，通过多个树的输出结果的众数来确定分类。它是基于Leo Breiman和Adrian Cutler发展出的算法。
分治法是一种计算机科学中的重要算法，将复杂问题分解为两个或多个相同或相似的子问题，再递归地解决子问题，直到最后得到原问题的解。
支持向量机是一种有监督学习模型，用于模式识别、分类和回归分析。其主要思想是将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分。
熵是体系混乱程度的度量，在热力学、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域有广泛应用。熵的概念由鲁道夫·克劳修斯提出，并应用于热力学中。
辛普森悖论是指在某个条件下，两组数据分别讨论时会满足某种性质，但合并考虑时可能导致相反的结论。在探究变量相关性时，辛普森悖论可能在某些前提下出现。
朴素贝叶斯模型是一种贝叶斯分类算法，基于贝叶斯定理，通过“朴素”的假定（属性之间条件）进行数据分类。
数据科学家是运用科学方法、数据挖掘工具和数字化技术寻找复杂数据洞察的工程师或专家。他们需要具备数据采集、数学算法、数学软件、数据分析、预测分析、市场应用和决策分析等技能。
并行处理是计算机系统中同时执行两个或更多处理机的一种计算方法，旨在节省大型和复杂问题的解决时间。并行处理需要程序并行化，即将工作各部分分配到不同处理机中，以实现协同工作。
云计算基于互联网提供动态、易扩展且经常虚拟化的资源，通常涉及通过互联网提供服务。云计算能够模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势，使用户通过电脑、笔记本、手机等设备接入数据中心，按需进行运算。
