大数据和人工智能工程上的一些点大数据大数据这个词最早出现

大数据大数据这个词最早出现在上世纪90年代的美国，直到2012年后才火起来。大数据没有一个明确的概念，之所以称之为大是因为数据量太大超过了单台计算机的资源，这时就需要分布式的数据处理工具，以便能在用户可容忍的时间内进行数据处理。大数据从业人员肯定会去了解谷歌的mapreduce论文和hadoop开源工具。然而海量数据本来是静态，只有通过对数据进行分析和利用才能让数据产生价值。正所谓量变产生质变。
人工智能人工智能在1956年的达特茅斯会议上被提出来，它研究的是如何制造智能机器或模拟人类的智能行为。大数据与人工智能之间可以说是相辅相成，人工智能的基础是数据，而数据的利用又离不开人工智能。各个领域海量数据的收集，并进行人工处理标识后成为人工智能学习的指导数据。人工智能研究的方向主要有：模式识别、机器学习、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、逻辑推理等等。
机器学习机器学习就是利用事物本身具有的数据特征用数学来表达并构建模型，然后完成既定任务，总的来说模型就是特征到任务结果的某种数学规律。对于实际工程中，我们的模型是能尽量简单就尽量简单，模型并非是看起来高端才牛逼，真正牛逼的模型是简单又有效。机器学习的数学知识涉及到高等数学、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、数理逻辑等等。
常见机器学习算法机器学习常见的算法涉及以下：

线性回归，比较简单且直观的回归算法，线性回归可以有n个属性值，然后每个属性的线性组合组成一个预测函数，通过定义误差函数然后最小化样本整体的误差来确定预测函数的参数。
逻辑斯蒂回归，可以说它是广义线性模型，原来的线性回归无法用于分类任务，那么通过一个sigmoid函数可以将其用于分类任务，这便是逻辑斯蒂回归。线性函数被映射到了S函数中，以0.5为分割点可作为二分类。逻辑斯蒂回归往多分类推广则变为softmax回归，可用于多分类任务。
朴素贝叶斯，它是概率论中非常经典的方法，核心就是贝叶斯定理，通过条件独立假设来简化模型，通过样本来学习联合概率分布，其中涉及到先验概率分布和条件概率分布。
决策树，根据属性构造一个树形的决策策略，按各个属性值不断往下便能确定最终的结果。训练时可以以信息增益作为准则。
支持向量机，它规定了最优分类线不仅能正确将两类分开，而且还要使分类间隔最大，当然对于高维空间则是超平面。它的本质问题是凸二次规划问题的极小问题，这方面涉及到凸优化理论。对于线性不可分的情况可以引入核函数，将低维空间线性不可分的点映射到高维空间中，从而使得它们可分。
集成学习（boosting、bagging、stacking），集成学习核心思想是结合多个模型算法来完成任务，这个假设了单个算法学习的知识是局限的，多个算法组合则能发挥各个算法模型的长处，从而增加模型性能。 boosting、bagging、stacking分别是三种不同的集成方式， boosting的个体学习器有强依赖关系，每个个体学习器依赖于前一个个体学习器的输出， bagging个体学习器之间没有依赖关系且通过一定的结合策略产生最终输出， stacking则是一种分层特征学习的结构。
神经网络（感知机、BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络），神经网络基础版本是感知机和BP神经网络，通过模拟人脑神经一样构建起一个神经网络，并通过梯度下降之类的学习模型参数。后面通过加深网络层数和引入卷积等操作发展成卷积神经网络，此外还有改造成循环神经网络等，也就是后来的深度学习。
聚类（kmeans、密度聚类、层次聚类），聚类就是通过一定的算法将属性相近的个体聚集到一起，并将属性不同的个体尽量隔离远一点。 kmeans是基于距离的聚类，密度聚类则是寻找被低密度区域分离的高密度区域，层次聚类从上往下将大集群进行分割。
降维（PCA、LDA）， PCA主成分分析将数据从原来的坐标转换到新坐标使得可以用更少维度来表示数据， LDA线性判别分析将高维样本投印到最佳鉴别矢量空间以达到压缩特征空间维度的效果。

数据工程流程

数据获取，从不同数据源收集数据获取数据到统一装置中。
数据存储，借助存储介质将收集到的数据持久化保存，比如硬盘。