1. 什么叫大数据
大数据概述
专业解释:大数据英文名叫big data,是一种IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释:大数据通俗的解释就是海量的数据,顾名思义,大就是多、广的意思,而数据就是信息、技术以及数据资料,合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么?
看似大数据是一个很高大上的感觉,和我们普通人的生活相差甚远,但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了,举个例子,我们现在目前最关心的疫情情况数据,用的就是大数据的技术,可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么?
从刚才的举例中我们基本可以了解,大数据是很重要的,其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据,例如今日头条/抖音等产品,通过对用户进行整理和分析,然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱,进而推荐用户喜欢看的东西,这样做不仅提升了自身产品的体验度,也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些?
要说大数据的用途,那可就相当广泛了,基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话,可分为以下四类:
用途一:业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息,这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面,自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车,运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善,这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二:提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样,互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳,医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三:改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如,依据城市的交通实时路况信息,运用社交媒体季节变化数据信息,增加新的交通线路。现阶段,很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四:理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据,以更全面地掌握客户。一般来说,建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据?
那我们了解了这么多关于大数据的知识,既然大数据这么好,我们怎么去利用大数据呢?那这个就要说到大数据的工具BI了,BI简单理解就是用来分析大数据的工具,从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI兴起于国外,比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等;而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外,但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新,目前国内BI在技术上也不比国外的差,而且因为国内外的差异化,在BI的使用逻辑上,国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助!~
2. 大数据专业是什么
大数据专业是一个非常典型的交叉学科,在课程体系的设置上通常采用3加N的设置方式,3代表的是3大主干知识体系,涉及到数学、统计学和计算机,而这里面的N则涉及到金融学、经济学、社会学、医学等辅助学科,不同学校会根据自身的教育资源整合情况来进行具体的设置,比如财经类大学通常会更注重金融学和经济学课程的设置。
从大数据专业的课程设置上来看,大数据专业的知识量是比较大的,学生的学习压力也相对大一些,如果没有一个较好的学习规划,也很容易导致学得杂而不精这种情况。从目前大数据领域的岗位划分情况来看,大数据专业的同学可以选择大数据开发方向,也可以选择大数据分析方向。
主攻大数据开发方向的同学要重视三方面内容,其一是程序设计能力的培养,可以重点关注一下Java语言,其二是重视大数据平台的学习,要熟悉常见大数据平台的开发方式,能够基于大数据平台来完成一些具体的开发任务,其三是要重视行业场景知识的学习。
最后,大数据专业的学习除了要重视理论知识的学习以外,还需要重视实践,可以通过参加专业比赛或者参加老师的课题组来积累实践经验。
3. 大数据是什么专业学的是些什么
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
1、行业现状:现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。
2、课程设置:大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术:
(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。
(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。