計算機大數據干什麼了

㈠ 大數據專業是干什麼的啊，好學嗎

大數據屬於計算機專業范疇，主要是通過計算機的應用對數據大量採集，計算，分析，預測事物發展的趨勢和方向，對決策者的決定提供數據支持，目前這個專業很熱門，如果這個專業你認真學的話，也不是很難的。

㈡ 計算機大數據是學什麼的

大數據需要學什麼？ 大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。

㈢ 學大數據以後可以做什麼工作

1. 數據分析師。

數據分析師 是數據師的一種，指的是不同行業中，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。

2. 數據架構師。

數據架構師是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。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

3. 數據挖掘工程師。

一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 數據演算法工程師。

在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；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。

需要具備的知識有：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；熟悉大數據生態，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，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。

5. 數據產品經理。

數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。

需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。

㈣ 大數據專業是個什麼專業啊，干什麼的

大數據管理與應用專業，該專業畢業生能應用所學知識和技術在各級政府部門、IT企業、咨詢機構及企事業單位從事大數據管理、應用、分析和研究等工作，擔任（大）數據分析師、商業智能分析師、數據認證專家、數據科學家等職位。

㈤ 大數據可以做什麼

現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來

簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來

現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。

三、機器學習是什麼？

剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？

通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

㈥ 大數據畢業以後都是干什麼的

就人才需求而言，動畫產業鏈下游員工與前端人才需求的比例影響著動畫專業畢業生的就業機會。動畫就業市場人才需求差距近40萬。其中包括大量動畫產業鏈下游相關員工，直接從事動畫產業鏈前端人才需求約10萬人，其中短缺人才可分為以下六類:故事原創人才、動畫軟體開發人才、3D動畫製作人才、動畫產品設計人才、游戲開發人才、動畫游戲營銷人才。中國動畫教育基本停留在產業鏈的前沿。動畫專業培養的畢業生大多是從事動畫製作的人才。這樣看來，動畫專業畢業生的真實就業口徑只有10萬左右。因此，動畫人才結構的單一性已經成為影響動畫專業畢業生就業的重要因素。就職位類別而言，動畫專業教育的指向標落後於技術更新的速度，導致動畫專業就業市場人才需求的差距。動畫專業的就業崗位分為彩色、中間畫、原畫、分鏡、造型、編劇、導演等。隨著影視編輯技術的發展和3D技術的興起，包括3D建模、影視特效等職位。這些職位是動畫專業教育的指標，動畫專業培養的人才必須接近這些職位，使動畫專業畢業生獲得更好的就業機會。如果這些人才培養跟不上技術進步的速度，就會產生這種人才需求的差距。目前，我國動畫產業發展良好，動畫產業是朝陽產業。動畫設計專業的畢業生將來可以在廣告行業、電視、電影、電影包裝、游戲、動畫公司等行業從事相關職務。動畫設計專業的學生可以從事動畫師、平面設計師、藝術家、淘寶藝術家、UI設計師、後期製作、三維動畫師、IOS開發技術人員等。

㈦ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。

在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。

一、大數據工程師做什麼？

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

• 找出過去事件的特徵

  大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。

• 預測未來可能發生的事情

  通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

• 找出最優化的結果

  根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

二、需要具備的能力


• 數學及統計學相關的背景

• 計算機編碼能力

  實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。

• 對特定應用領域或行業的知識

  在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

㈧ 大數據專業學了主要做什麼

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。以中國人民大學為例：基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。