什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)能做什么，大數(shù)據(jù)學(xué)了能做什么

來源：整理時(shí)間：2023-07-18 08:20:01 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

1，大數(shù)據(jù)學(xué)了能做什么

如果不知道學(xué)完可以做哪方面的工作，可以找一包就業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，學(xué)完不僅掌握了技能，也找到了好工作，我朋友就是在北風(fēng)學(xué)的零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在月薪也有1W多了！

原則上大數(shù)據(jù)開發(fā)需要編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的開發(fā)基于一些常用的高級(jí)語(yǔ)言，比如java和.net。不論是hadoop，還是數(shù)據(jù)挖掘，都需要有高級(jí)編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)，一般有了幾年java開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)會(huì)比較容易上手。因此，如果想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，還是需要至少精通一門高級(jí)語(yǔ)言。

大數(shù)據(jù)學(xué)了能做什么

2，什么是大數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋

大數(shù)據(jù)就是海量的資料，這些資料來源于世界各地隨時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety...

學(xué)IT前景不錯(cuò)。 1、電腦行業(yè)需求量大，工作很好找，而且工作環(huán)境也不錯(cuò)。 2、電腦行業(yè)的工作與社會(huì)接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識(shí)和思想都會(huì)比較開放，也有利于以后自己發(fā)展。 3、學(xué)習(xí)電腦入手比較快，學(xué)習(xí)難度不是很大。 4、現(xiàn)在有些學(xué)校有一些技能加學(xué)歷的政策 ,不過主要看你自己的選擇，上大學(xué)雖說聽起來好，但是很多大學(xué)生都是畢業(yè)即失業(yè)的，還不如趁早學(xué)習(xí)門技術(shù)，畢業(yè)就可以工作，選對(duì)了好的行業(yè)，以后的發(fā)展空也會(huì)很大的。可以去學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在學(xué)網(wǎng)絡(luò)就是不錯(cuò)的選擇。

就是一個(gè)人每天所作所為產(chǎn)生的信息

首先，對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

什么是大數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋

3，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)歷史和當(dāng)前考慮因素雖然術(shù)語(yǔ)“大數(shù)據(jù)”相對(duì)較新，但收集和存儲(chǔ)大量信息以進(jìn)行最終分析的行為已經(jīng)很久了。這個(gè)概念在 21 世紀(jì)初獲得了動(dòng)力，當(dāng)時(shí)行業(yè)分析師 Doug Laney 將現(xiàn)在主流的大數(shù)據(jù)定義表達(dá)為三個(gè) V：1.卷，組織從各種來源收集數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)交易，社交媒體和來自傳感器或機(jī)器到機(jī)器數(shù)據(jù)的信息。在過去，存儲(chǔ)它將是一個(gè)問題 – 但新技術(shù)（如 Hadoop）減輕了負(fù)擔(dān)。2.速度，數(shù)據(jù)以前所未有的速度流入，必須及時(shí)處理。RFID 標(biāo)簽，傳感器和智能電表正在推動(dòng)近乎實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的需求。3.品種，數(shù)據(jù)有各種格式 – 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)和金融交易。在 SAS，我們?cè)诖髷?shù)據(jù)方面考慮兩個(gè)額外的維度：1.變化性，除了速度和數(shù)據(jù)種類的增加之外，數(shù)據(jù)流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什么趨勢(shì)嗎？每日，季節(jié)性和事件觸發(fā)的峰值數(shù)據(jù)負(fù)載可能難以管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是如此。2.復(fù)雜，今天的數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源，這使得難以跨系統(tǒng)鏈接，匹配，清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。但是，有必要連接和關(guān)聯(lián)關(guān)系，層次結(jié)構(gòu)和多個(gè)數(shù)據(jù)鏈接，否則您的數(shù)據(jù)可能會(huì)迅速失控。為什么大數(shù)據(jù)很重要？大數(shù)據(jù)的重要性不在于您擁有多少數(shù)據(jù)，而在于您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，以找到能夠降低成本，減少時(shí)間，新產(chǎn)品開發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品，以及智能決策的答案。將大數(shù)據(jù)與高性能分析結(jié)合使用時(shí)，您可以完成與業(yè)務(wù)相關(guān)的任務(wù)，例如：1.近乎實(shí)時(shí)地確定故障，問題和缺陷的根本原因；2.根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣在銷售點(diǎn)生成優(yōu)惠券；3.在幾分鐘內(nèi)重新計(jì)算整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組合；4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測(cè)它。

5G大數(shù)據(jù)專業(yè)。5G時(shí)代已經(jīng)來臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時(shí)代環(huán)境下，傳播行業(yè)無(wú)疑是最好的發(fā)展行業(yè)，也最適合女生，因?yàn)橄啾扔谄渌?jì)算機(jī)專業(yè)，新媒體技術(shù)專業(yè)比較創(chuàng)意和策劃，對(duì)于女生來說，這些都是強(qiáng)項(xiàng)。關(guān)于就業(yè)，畢業(yè)生可從事新聞出版行業(yè)書刊、雜志、報(bào)紙的數(shù)字化出版與傳播工作或者是從事新媒體、網(wǎng)絡(luò)與電子商務(wù)企業(yè)信息的采集、組織與印制工作等，這些工作崗位也是非常適合女生的。

什么是大數(shù)據(jù)

4，大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面

在過去幾年，大數(shù)據(jù)的建設(shè)主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)領(lǐng)域，一些大數(shù)據(jù)起步較早、積累較深的行業(yè)領(lǐng)域，開始基于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建設(shè)，開啟了行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用與價(jià)值挖掘之路。從數(shù)據(jù)的抽取、清洗等預(yù)處理，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理，再到數(shù)據(jù)分析挖掘，以及最終的可視化呈現(xiàn)。行業(yè)用戶開始把注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值點(diǎn)——發(fā)現(xiàn)規(guī)律，提升決策效率與能力。這一年，他們?cè)谑占瘮?shù)據(jù)上花費(fèi)的時(shí)間很少，而在實(shí)際分析數(shù)據(jù)并回答各種問題上的時(shí)間則越來越多。目前進(jìn)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用相對(duì)較成熟的領(lǐng)域主要在公安、交通、電力、園區(qū)管理、網(wǎng)絡(luò)安全、航天等。大數(shù)據(jù)價(jià)值被挖掘，幫助各行業(yè)從業(yè)務(wù)管理、事前預(yù)警、事中指揮調(diào)度、事后分析研判等多個(gè)方面提升智能化決策能力。公安領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點(diǎn)場(chǎng)所、攝像頭管理等全方位進(jìn)行公安日常監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件下的可視化接處警、警情查詢監(jiān)控、轄區(qū)定位、應(yīng)急指揮調(diào)度管理，滿足公安行業(yè)平急結(jié)合的應(yīng)用需求。從而全面提升公安機(jī)關(guān)智能化決策能力，提升警務(wù)資源利用和服務(wù)價(jià)值，為預(yù)防打擊違法犯罪、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供有力支持。交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從公交車輛、司乘人員、運(yùn)行線路、站點(diǎn)場(chǎng)站管理、乘客統(tǒng)計(jì)等多個(gè)維度進(jìn)行日常路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；支持突發(fā)事件下的值班接警、信息處理發(fā)布、應(yīng)急指揮調(diào)度管理，發(fā)揮交通資源最大效益電力領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)用戶分布、節(jié)點(diǎn)負(fù)荷、電網(wǎng)拓?fù)?、電能質(zhì)量、竊電嫌疑、安全防御、能源消耗等智能電網(wǎng)多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行日常運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；滿足常態(tài)下電網(wǎng)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)監(jiān)管、應(yīng)急態(tài)下協(xié)同處置指揮調(diào)度的需要。全面提高電力行業(yè)管理的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，更好地實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行。園區(qū)管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從園區(qū)建設(shè)規(guī)劃、管網(wǎng)運(yùn)行、能耗監(jiān)測(cè)、園區(qū)交通、安防管理、園區(qū)資源管理等多個(gè)維度進(jìn)行日常運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；從而全面加強(qiáng)園區(qū)創(chuàng)新、服務(wù)和管理能力，促進(jìn)園區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升園區(qū)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的安全設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、應(yīng)用系統(tǒng)、操作系統(tǒng)等整體環(huán)境進(jìn)行安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)，幫助用戶快速掌握網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常、入侵，把握網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)展趨勢(shì)，全方位感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。航天是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最早也最成熟，取得成果最多的領(lǐng)域，航天要對(duì)尺度遠(yuǎn)比地球大無(wú)數(shù)倍的廣闊空間進(jìn)行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數(shù)據(jù)不僅具有一般大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，更要求高可靠性和高價(jià)值。能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)航天測(cè)發(fā)、測(cè)控設(shè)備控制；航天指揮作戰(zhàn)體系模擬推演、作戰(zhàn)評(píng)估；航天作戰(zhàn)指揮顯示控制航天器數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)監(jiān)控。

5，大數(shù)據(jù)以后能干什么

目前在國(guó)內(nèi)來說，大數(shù)據(jù)行業(yè)大概有以下幾種崗位：數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)架構(gòu)師，數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師，數(shù)據(jù)算法工程師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。接下來為大家詳細(xì)介紹一下各崗位的工作內(nèi)容。1. 數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。在工作中通過運(yùn)用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數(shù)據(jù)魔鏡等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門，至少能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)，至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建，至少掌握一門編程語(yǔ)言?？傊粋€(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。2. 數(shù)據(jù)架構(gòu)師。數(shù)據(jù)架構(gòu)師是負(fù)責(zé)平臺(tái)的整體數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，完成從業(yè)務(wù)模型到數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)工作，根據(jù)業(yè)務(wù)功能、業(yè)務(wù)模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)建模設(shè)計(jì)，完成各種面向業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析模型的定義和應(yīng)用開發(fā)，平臺(tái)數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析。從事數(shù)據(jù)架構(gòu)師這個(gè)職位，需要具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解和業(yè)務(wù)抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)能力，對(duì)調(diào)度系統(tǒng)，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)有非常深刻的認(rèn)識(shí)和理解，熟悉常用的分析、統(tǒng)計(jì)、建模方法，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)技術(shù)，如 ETL、報(bào)表開發(fā)，熟悉Hadoop，Hive等系統(tǒng)并有過實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。3. 數(shù)據(jù)挖掘工程師。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中知識(shí)的工程技術(shù)專業(yè)人員。這些知識(shí)可用使企業(yè)決策智能化，自動(dòng)化，從而使企業(yè)提高工作效率，減少錯(cuò)誤決策的可能性，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。成為數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師需要具備深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)和相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，參與過完整的數(shù)據(jù)采集.整理.分析和建模工作。.具有海量數(shù)據(jù)下機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)施相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4. 數(shù)據(jù)算法工程師。在企業(yè)中負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘算法與模型部分的設(shè)計(jì)，將業(yè)務(wù)場(chǎng)景與模型算法進(jìn)行融合等；深入研究數(shù)據(jù)挖掘模型，參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、維護(hù)、部署和評(píng)估，支持產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)模型算法構(gòu)建，整合等；制定數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全等架構(gòu)規(guī)范并落地實(shí)施。需要具備的知識(shí)有：扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)，精通機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)常用算法；熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)，掌握常見分布式計(jì)算框架和技術(shù)原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統(tǒng)和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語(yǔ)言中的一種編程；熟悉大規(guī)模并行計(jì)算的基本原理并具有實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算算法的基本能力。5. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)及維護(hù)，客戶端數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)協(xié)助，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)整理、提煉已有的數(shù)據(jù)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行深度專題分析，形成結(jié)論，撰寫報(bào)告；負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)及開發(fā)實(shí)施，并保證業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)。需要具備的技能有：有數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/用戶行為研究的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) ；有扎實(shí)的分析理論基礎(chǔ)，精通1種以上統(tǒng)計(jì)分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具；熟悉SQL/HQL語(yǔ)句，工作經(jīng)歷有SQL server/My SQl等的優(yōu)先；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統(tǒng)計(jì)分析軟件其中之一；熟悉hadoop集群架構(gòu)、有BI實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、參與過流式計(jì)算相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者加分；熟悉客戶端產(chǎn)品的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)流程。