壹般來說，大數據的數據采集包括三個方面:傳感器、智能終端設備和數據存儲。通過傳感器的大數據離不開物聯網，通過智能終端的大數據也離不開互聯網。數據的海量存儲離不開雲計算。最重要的是大數據的計算分析采用機器學習，大數據的交互展示離不開可視化。因此，我們需要了解大數據的數據科學和關鍵技術。只有這樣，才能利用好大數據。
首先，我們來說說數據科學。數據科學可以理解為從數據中獲取知識的科學方法、技術和系統的跨學科集合。它的目標是從數據中提取有價值的信息。它結合了許多領域的理論和技術，包括應用數學、統計學、模式識別、機器學習、人工智能、深度學習、數據可視化、數據挖掘、數據倉庫和高性能計算。很多領域都離不開數據科學。
那麽數據科學的流程是怎樣的呢？壹般來說，數據科學的過程包括原始數據收集、數據預處理和清洗、數據探索性分析、數據計算和建模、數據可視化和報告、數據產品和決策支持等。，而傳統信息技術大多是對結構化、小規模的數據進行計算和處理。大數據時代，數據變得更大、更異構，需要智能預測和分析支持。所以核心技術離不開機器學習、數據挖掘、人工智能等。此外，還需要考慮海量數據的分布式存儲管理和機器學習算法的並行處理。因此，數據的大規模增長客觀上促進了數據科技生態的繁榮和發展，包括大數據采集、數據預處理、分布式存儲、MySQL數據庫、多模態計算、多模態計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、並行計算等等。這說明大數據是壹門極其專業的學科。
本文介紹了數據科學關鍵技術的具體內容。大數據的數據科學關鍵技術很多，需要學習很多知識，這樣才能博采眾長，讓大數據更好的為我們服務。