什麼是大數據的人

1. 什麼是大數據時代

在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧。當代人工智慧離不開大數據和深度學習演算法。我們先來了解什麼是大數據，大數據的本質是什麼，在大數據時代我們應該如何應對？
當我們談論數據的時候我們在談什麼？在大部分人的日常印象中，數據代表的可能是每月水電煤賬單上的數字，股票k線圖上的紅綠指數，還有可能是電腦文件里那一堆看不懂的源代碼。
人工智慧眼中的數據遠比這些廣泛。數據的存在形式隨著人類文明的發展不斷改變，從最初的聲音，文字，圖畫，數字，到電子時代的每一張圖片，每一段語音，每一個視頻，再到如今互聯網時代人類每一次的滑鼠點擊，用手機時每一次的手指滑動，乃至每一下心跳和呼吸，甚至經濟生產中的一切人機動作，軌跡，都已融入數據流。今天的人類已經能夠將各種或大或小的事物轉化為數據記錄，變成我們生活的一部分。數據已經浸染我們生活的每一個細節，就如生物學家所說人體組織的一半是由微生物組成，在數字時代，我們生活的一半已然是數據。在日常生活中，數據的概念對於我們即親近又陌生。親近它是因為我們從小就會接觸加減乘除這些最基本的數據和演算法。步入社會後也在與各種文件報表賬單打交道。與此同時，當面對高科技產品中各種關於內存，解析度等時髦又復雜的數據是，我們又覺得不了解它們甚至沒意識到它們的存在。隨著大數據，機器演算法和人工智慧的理念相繼到來，這種陌生感會越發加深。
那麼數據生活距離我們遙遠嗎？正相反，數據與我們日常生活的聯系從未如此緊密過，從沒有像今天如此活躍，具體的記錄著人類與世界。從最初的計算機，攝像頭到家用計算機，智能手機，再到大數據和人工智慧，我們不斷升級採集和利用數據的方式。而現在，從一輛車的每日碳排放量統計到全球氣溫的檢測，從預測個人在網上喜好分析到總統選舉時投票趨勢的預測，我們都可以做到。數據將人與人，人與世界連接起來，構成一張繁密的網路，每個人都在影響世界，又在被他人影響著。傳統的統計方法已經無法處理這種相互影響的數據，這么辦？答案是讓機器自己來處理數據，從數據中習得知識。這便是當代人工智慧的本質。與傳統的數據記錄定義不同，這種數據是有「生命」的。它更像是我們身體的一種自然延伸：聆聽我們的聲音，拓寬我們的視野，加深我們的記憶，甚至組成一個以數據形式存在的「我」。
自工業革命以來，數據經歷過一次又一次的爆發，何以近年來才出現大數據的概念？什麼是大數據？
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。從概念中可以得知大數據技術的關鍵 不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。從技術上看，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。大數據必須具有幾大特徵：
一，大數據的「大」。與傳統數據的儲存方式相比是幾何量級的差距。
二，多維度。表示大數據可以對一個事物進行多方位的描述，從而更准確。
三，處理非結構數據的能力。未來10年新生數據總量的90%為非結構化數據。大數據通過圖像識別，語音識別，自然語言分析等技術計算，分析大量非結構化數據，大大提升數據維度。
四，大數據是生生不息的「流」，具有時間性。一是因為數據量巨大，無法全部儲存。另一方面是大數據和人類生生不息的行動相關，瞬息萬變。
五，最重要的是，大數據的大表現為無盡的重復。量變促成質變，在機器智能領域，數據量的大小和處理速度的快慢可以直接決定智力水平的高低。
希望對您有所幫助！~

2. 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(2)什麼是大數據的人擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

3. 什麼樣的人適合做大數據

有膽識，有毅力，能做出正確判斷的人！我的回答滿意嗎？

4. 大數據適合什麼樣的人（看描述）

對數學感興趣是對學大數據有一定好處的，但並不是數學學習好大數據就一定會學好。
重要的是自己的邏輯思維，對於大數據來說化學的作用並不是那麼明顯，
總而言之，自己對大數據專業感興趣才是最重要的，
興趣是最好的老師，其他方面弱沒關系但是一定要學習一門JAVA語言。
零基礎學大數據也是很吃力的·
希望對你有所幫助。

5. 大數據是幹嘛的

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。

(5)什麼是大數據的人擴展閱讀：

大數據應用舉例

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6. 大數據給人生活帶來什麼好處

大數據對我們的普通人的意義到底是什麼呢?最近一兩年，「大數據時代」、「互聯網思維」在微博和微信上非常火爆，有一股「分享不談大數據，讀盡詩書也枉然」的勢頭。對於企業公關，廣告行業來說，大數據和互聯網思維確實是一種全新的理念，對於個人而言，大數據時代究竟意味著什麼呢?下面就從身邊的案例著手，用逆向思維的來分析下大數據對我們有什麼樣的改變和意義。
第一，廣告主用媒體資源價值制定廣告投放策略，普通人可以通過廣告投放來判斷媒體資源價值。我們大多數人都有這樣的情況，某某電視台新出了一檔火爆的電視欄目，朋友推薦了一本自己不怎麼清楚的專業雜志，我們到底怎麼樣判斷這個欄目或者雜志的專業度呢?很多朋友是通過網路，通過網路、相關宣傳介紹了解該欄目或者雜志的專業度、人群。
這有沒有錯?沒有錯。畢竟很多基本信息都可以通過網路、官網了解，但是你有沒有發現這種情況，比如重慶的三家報紙，《重慶晨報》、《重慶晚報》、《重慶時報》、《重慶商報》，每一家都宣傳自己是重慶最好的報紙，無論是發行還是廣告收入都是第一，這種情況下，我們應該如何判斷呢?
媒體自己宣傳可能會誇大，但是在媒體上的廣告投放都是真金白銀。企業選擇在一個電視欄目投放廣告，一定是認真了解了受眾學歷、年齡、收入、愛好、收視率的基礎上，所以，你通過一個電視節目中植入廣告的水平，就可以判斷該節目的水平，以此類推。
筆者非常喜歡楊瀾訪談錄，它的冠名單位基本上都是奧迪、招商銀行、華晨汽車等，中國好聲音的冠名商加多寶就是看中了該節目在年輕人群體中的影響，香飄飄、步步高、韓束冠名非誠勿擾，說明該節目的收視人群偏年輕、偏女性化，等等。
第二，企業通過大數據分析了解消費者行為進行相關產品和服務的推薦，普通人可以通過推送和推薦信息來判斷自身行為。現代生活中，社交活動越來越多，認識的朋友也越來越多，但是對於自己的認識卻越來越覺得不夠，很多人反映，經常莫名的郁悶和苦惱，不知道自己最近學習和工作思路對不對，那麼，大數據時代的逆向思維或許可以給你一些啟發。

7. 大數據就業方向是什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

8. 什麼是大數據,通俗的講

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。

大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性

隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。

很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。

大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。