一.大数据及数据挖掘基础
第一部分主要简单介绍三个问题：
1、什么是大数据？
2、什么是数据挖掘？
3、大数据和数据挖掘的区别？
1、大数据（BigData）
大数据（bigdata）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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
下图是大数据经典的4V特征。
IBM大数据库框架及可视化技术，大数据常用：Hadoop、Spark，现在更多的是实时数据分析，包括淘宝、京东、附近美食等。
下图是大数据的一些应用
说到大数据，就不得不提Hadoop，而说到Hadoop，又不得不提Map-Reduce。
MapReduce是一个软件框架由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想是“分而治之”。Mapper负责“分，Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
2、数据挖掘（DataMining）
数据挖掘（DataMining）：数据库、机器学习、人工智能、统计学的交叉学科。
数据挖掘需要发现有价值的知识，同时最顶端都是具有智慧的去发现知识及有价值的信息。
因为它主要是针对网页数据进行的大数据分析，需要WebMining分类如下：
Web挖掘主要分为三类：Web日志挖掘、Web内容挖掘、Web结构挖掘。
3、机器学习
讲到机器学习和数据挖掘相关的知识，通常都会补充两幅图片。很形象的表示了计算机智能化与人类传统知识的类比。
二.安装Python及基础知识
1、安装Python
在开始使用Python编程之前，需要介绍Python的安装过程。python解释器在Linux中可以内置使用安装，windows中需要去中科白癜风医院专家国外治疗白癜风