香港理工大學的碩士課程Big Data Computing（COMP5434）旨在向?qū)W生介紹大數(shù)據(jù)的概念和挑戰(zhàn)，并教授學生應用專業(yè)技能和工具來管理和分析大數(shù)據(jù)。為了幫助學生做好考前復習準備，我們整理了考試中可能會出現(xiàn)的重點內(nèi)容。

一、Big Data Computing考試重點

1. 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)和應用領域。

2. 云計算基礎：軟件即服務(SaaS)、平臺即服務(PaaS)、基礎設施即服務(IaaS)、桌面即服務(DaaS)、公共云、私有云和企業(yè)云。

3. 大數(shù)據(jù)計算：概念、平臺、服務和工具。

4. 大規(guī)模編程抽象：MapReduce及其開源實現(xiàn)Hadoop。

5. 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架：Apache Spark及其內(nèi)置模塊。

6. 大規(guī)模數(shù)據(jù)庫管理：NoSQL和其他工具，例如MongoDB、Google BigTable等。

7. 大數(shù)據(jù)機器學習系統(tǒng)：方法和工具。

8. 大數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)類型和維度；可視化編碼和感知。

9. 大數(shù)據(jù)案例研究。

二、Big Data Computing復習目標

1. 理解大數(shù)據(jù)的概念和挑戰(zhàn)，以及為什么傳統(tǒng)技術不足以分析大數(shù)據(jù)；

2. 了解如何收集、管理、存儲和查詢各種形式的大數(shù)據(jù)；

3. 熟悉經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析和機器學習算法；

4. 熟悉大規(guī)模分析工具，以解決一些開放的大數(shù)據(jù)問題；

5. 分析大數(shù)據(jù)對現(xiàn)實商業(yè)決策和戰(zhàn)略的影響。

三、Big Data Computing考試復習建議

1. 鞏固實踐技能

編程在大數(shù)據(jù)課程中是一個重要的部分，因此除了理論知識，還需要具備動手實踐的能力。你可以復習以下編程和工具：

- 編程語言：掌握用Python或Scala編寫大數(shù)據(jù)程序的能力，尤其是Spark的編程。如果課程中使用了具體語言或工具，考試可能會涉及到一些代碼片段的解釋和編寫。

- 常見框架和工具：

- Spark和MapReduce的實現(xiàn)：復習如何使用Spark進行基本的操作，如過濾、排序、連接等，以及編寫簡單的MapReduce任務。

- 數(shù)據(jù)可視化和分析工具：如Tableau、Power BI、Matplotlib等，如果課程涉及這些內(nèi)容，復習如何通過這些工具進行大數(shù)據(jù)的可視化分析。

- 大數(shù)據(jù)的處理流程：模擬從數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理到分析的流程，確保你可以熟練地理解這些過程并加以實現(xiàn)。

2. 復習技巧與考試準備

- 刷題練習：復習過程中，重點是做歷年試題以及課后習題。這些題目能夠幫助你了解?？嫉闹R點和出題風格。專注于大數(shù)據(jù)處理的流程題、代碼片段分析以及應用場景討論。

- 重點放在理解而非記憶：很多大數(shù)據(jù)計算的概念涉及到具體的實現(xiàn)和架構，理解原理及其作用場景比簡單的記憶更重要。比如，HDFS的優(yōu)缺點、MapReduce的工作機制等，需要深度理解。

3. 熟悉常見的考試題型

- 簡答題：解釋核心概念，如大數(shù)據(jù)的特點、分布式計算框架的優(yōu)缺點。

- 應用場景題：給定一個大數(shù)據(jù)處理任務，選擇合適的框架和技術來解決問題，解釋選擇的原因。

- 編程題：提供部分代碼或算法，要求完成、修改或者解釋代碼的功能。

- 分析題：描述MapReduce或Spark的執(zhí)行過程，解釋任務調(diào)度、數(shù)據(jù)分區(qū)、失敗處理等問題。

Big Data Computing課程的評估任務包括實驗練習、項目、測驗和考試，目的是幫助學生達到預期的學習效果。實驗練習旨在鼓勵學生充分理解相關知識，并通過實踐豐富對各種軟件工具的親身體驗。項目旨在提高學生理解和使用不同知識、原理、技術和工具的能力，從而通過團隊合作解決實際問題。測驗旨在確保學生理解概念?？荚噷⒃u估學生對大數(shù)據(jù)技術的理解和使用。

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