武漢丹牛大數據做什麼

㈠ 大數據是做什麼的

1.在當今這個時代人們對大數據這個詞並不陌生，都明白在這個互聯網時代會有各種的大數據產生，那麼數據分析就會顯得格外的重要。那什麼是大數據呢，其實呀並不難理解，大數據就是指超過傳統資料庫系統處理能力的數據。生活上，工作上很多方面都會從大數據中得到結論，有很多用其他方法難以得到的信息，通過分析數據，就變得一目瞭然。比如呢，科技公司他們提供的價值的很大一部分來自他們的數據，他們不斷對其進行分析提高效率並開發新產品。可想而知大數據的重要性

2.如果你也想從事大數據這方面的工作，這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

3.隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈隨著人工智慧、物聯網的發展、大數據人才急劇增加，所以大數據行業的就業前景一片光明。如果你想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

㈡ 大數據是干什麼的

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。
大數據技術的戰略意義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。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

㈢ 大數據畢業後可以從事什麼工作

學大數據從事的職業常常分為大數據系統研發人員、大數據應用開發人員和大數據分析人員，常見的職業有數據分析師、數據架構師、數據挖掘工程師、數據演算法工畝毀程師等等。
以下是學大數據可以從事的職業介紹：
1、數據分析師：從事行業數據搜集、整理、分析方面的工作，依據數據做出行業研究、評估和預測。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。
2、數據架構師：負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
3、數據應用師：用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據並頌分析結論推動企業內部做出調整。將數據還原到產品中，為產品所用。
4、數據挖掘工程師：從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中的信息，使企業決策智能化、自動化，提高企業工作效率，減少錯誤決策的可能性。需要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟體。
5、數據算迅蔽備法工程師：負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。需要具備扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。

㈣ 大數據所從事什麼工作

大數據技術專業可以從事的工作有這些：

視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：

1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3.hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

5.數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合

6.大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄

大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

想了解更多大數據從事工作的問題， 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

㈤ 大數據是干什麼的

大數據的意義不僅僅在於生產和掌握龐大的數據信息，更重要的是對有價值的數據進行專業化處理。

人類從來不缺數據，缺的是對數據進行深度價值挖掘與利用。可以說，從人類社會有了文字以來，數據就開始存在了，現在亦是如此。這其中唯一改變的是數據從產生，到記錄，再到使用這整個流程的形式。

在金融行業中，以借貸款為例。在貸款前，貸款借出方會先利用大數據對借款人進行貸前審核，以此來保障貸後的還款率。

借出方從各個渠道合法收集借款人的標簽信息，如學歷，職業，薪資狀況，歷史借還款情況等（據說一個用戶的標簽維度可以達到7000個）。海量數據被放入反欺詐模型，還款能力模型，身份驗證模型等數個中做訓練，最終得出是否通過本次貸款申請，貸款的額度，貸款人的還款意願等評估信息。

數據生產：

在人類社會的早期，民以食為天，數據的產生大多與商品，食物，土地等掛鉤。舊石器時代的部落人民在樹枝或骨頭上刻下凹痕來記錄日常的交易活動或物品供應。

為了衡量商品長度，中國人發明了尺、里、寸、丈、步、仞等長度單位；為了衡量重量，發明了升、斗，斛等重量單位。

在互聯網時代，數據的生產變得更為容易。美國互聯網數據中心曾指出，互聯網上的數據每年都將增長50%，每兩年便將翻一倍，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。

每人每天都會產生海量數據，如視頻數據，電商數據，社交數據等等。