大数据基础与应用作业通常包括以下几个部分：
1. 大数据基础知识：这部分内容主要涉及大数据的基本概念、特点、分类以及大数据技术的发展背景和趋势。例如，大数据的定义、特点、关键技术（如分布式计算、云计算、物联网等）以及大数据在各个领域的应用案例。
2. 大数据处理技术：这部分内容主要介绍大数据的处理技术，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。例如，数据采集的技术和工具（如Hadoop、Spark等）、数据存储的技术和工具（如HDFS、HBase等）、数据处理的技术和工具（如MapReduce、Spark等）以及数据分析的技术和工具（如Python、R语言等）。
3. 大数据应用实践：这部分内容主要介绍大数据在实际工作中的应用，包括商业智能、金融风控、智慧城市、医疗健康等领域的案例分析。例如，通过实际案例展示如何运用大数据技术解决实际问题，提高业务效率和决策质量。
4. 大数据安全与隐私保护：这部分内容主要涉及大数据在收集、存储和使用过程中可能面临的安全问题和隐私保护问题。例如，如何防止数据泄露、如何确保数据安全、如何保护用户隐私等。
5. 大数据创新与未来趋势：这部分内容主要介绍大数据领域的创新点和发展趋势，包括新兴技术（如人工智能、机器学习、区块链等）在大数据领域的应用前景，以及大数据对社会发展的影响和价值。
总之，大数据基础与应用作业要求学生掌握大数据的基本概念、特点和分类，了解大数据技术的发展背景和趋势，熟悉大数据处理技术，能够运用大数据技术解决实际问题，关注大数据的安全与隐私保护，并对未来大数据的发展进行展望。
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