计算机大数据干什么了

㈠ 大数据专业是干什么的啊，好学吗

大数据属于计算机专业范畴，主要是通过计算机的应用对数据大量采集，计算，分析，预测事物发展的趋势和方向，对决策者的决定提供数据支持，目前这个专业很热门，如果这个专业你认真学的话，也不是很难的。

㈡ 计算机大数据是学什么的

大数据需要学什么？ 大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

㈢ 学大数据以后可以做什么工作

1. 数据分析师。

数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2. 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

3. 数据挖掘工程师。

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 数据算法工程师。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5. 数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

㈣ 大数据专业是个什么专业啊，干什么的

大数据管理与应用专业，该专业毕业生能应用所学知识和技术在各级政府部门、IT企业、咨询机构及企事业单位从事大数据管理、应用、分析和研究等工作，担任（大）数据分析师、商业智能分析师、数据认证专家、数据科学家等职位。

㈤ 大数据可以做什么

现在大家可能都听说过大数据，大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性，为推动社会做出了巨大的贡献，大数据离不开数据挖掘，那么大家知道不知道大数据可以做什么呢？简单来说，大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来

简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来

现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。
由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。

三、机器学习是什么？

刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么？

通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么？这两个问题的具体的解释了，大数据的出现能够让我们更好的预测未来，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

㈥ 大数据毕业以后都是干什么的

就人才需求而言，动画产业链下游员工与前端人才需求的比例影响着动画专业毕业生的就业机会。动画就业市场人才需求差距近40万。其中包括大量动画产业链下游相关员工，直接从事动画产业链前端人才需求约10万人，其中短缺人才可分为以下六类:故事原创人才、动画软件开发人才、3D动画制作人才、动画产品设计人才、游戏开发人才、动画游戏营销人才。中国动画教育基本停留在产业链的前沿。动画专业培养的毕业生大多是从事动画制作的人才。这样看来，动画专业毕业生的真实就业口径只有10万左右。因此，动画人才结构的单一性已经成为影响动画专业毕业生就业的重要因素。就职位类别而言，动画专业教育的指向标落后于技术更新的速度，导致动画专业就业市场人才需求的差距。动画专业的就业岗位分为彩色、中间画、原画、分镜、造型、编剧、导演等。随着影视编辑技术的发展和3D技术的兴起，包括3D建模、影视特效等职位。这些职位是动画专业教育的指标，动画专业培养的人才必须接近这些职位，使动画专业毕业生获得更好的就业机会。如果这些人才培养跟不上技术进步的速度，就会产生这种人才需求的差距。目前，我国动画产业发展良好，动画产业是朝阳产业。动画设计专业的毕业生将来可以在广告行业、电视、电影、电影包装、游戏、动画公司等行业从事相关职务。动画设计专业的学生可以从事动画师、平面设计师、艺术家、淘宝艺术家、UI设计师、后期制作、三维动画师、IOS开发技术人员等。

㈦ 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

一、大数据工程师做什么？

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

• 找出过去事件的特征

  大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。

• 预测未来可能发生的事情

  通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

• 找出最优化的结果

  根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

二、需要具备的能力


• 数学及统计学相关的背景

• 计算机编码能力

  实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。

• 对特定应用领域或行业的知识

  在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

㈧ 大数据专业学了主要做什么

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。