大数

大数据时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。“大数据”专业学什么？方向一：数据挖掘、数据分析&机器学习方向方向二：大数据运维&云计算方向方向三：Hadoop大数据开发方向精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！“大数据”专业毕业以后干什么？事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。②该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。大数据人才缺口达150万各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力。

对于大数据技术，需要的数学知识有哪些？！（1）概率论与数理统计这部分与大数据技术开发的关系非常密切，条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。大数据具有天然的高维特征，在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外，条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析，可以用于构建预测分类模型。当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。（2）线性代数这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。在互联网大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。比如对于Web页面及其关系用矩阵表示时，矩阵元素就代表了页面a与另一个页面b的关系，这种关系可以是指向关系，1表示a和b之间有超链接，0表示a,b之间没有超链接。著名的PageRank算法就是基于这种矩阵进行页面重要性的量化，并证明其收敛性。以矩阵为基础的各种运算，如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径，因为矩阵代表了某种变换或映射，因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。所以，奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。（3）最优化方法模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，基本问题是：给定一个函数f:A→R，寻找一个元素a0∈A，使得对于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。优化方法取决于函数的形式，从目前看，最优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。（4）离散数学离散数学的重要性就不言而喻了，它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。

大数据（big data），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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

大学生毕业队伍是越发的壮大，大学生就业难也是老生常谈，当下不从事所学专业，另谋前程的大学生也是越来越多。很多大学生深知21世纪人才为主的时代，用技术找工作最靠谱，大数据是当下十分热门的IT技术，所以很多大学生选择学大数据，那么大学生如何学大数据好呢?大学生如何学大数据好呢?很多大学生首先考虑的是自学大数据，但是很快发现这条路不仅难走，关键是根本无法持续走下去。大数据一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大学生学习能力虽强，但是自学大数据没有办法系统的掌握大数据，因为大数据涉及的知识点真的是错综复杂，大数据理论还好，但是很多大学生在进行大数据实践时总是无处下手，所以很多大学生虽然为自己自学大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图，但是自学大数据有点举步维艰。当下最受欢迎，同时也是最高效学大数据的办法，就是选择一所靠谱的大数据培训机构，在大数据培训机构大学生的学习才会事半功倍，零基础也不担忧，学习时间和学习成果成正比机率比较大。北大青鸟大数据的培训时间大概五个月左右，不仅享受高质量的师资团队，而且性价比超高，包你圆满就业。

学大数据相对来说有一定的难度，大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，现在学大数据的平台有很多，B站或者是腾讯课堂都是可以的，我们在B站分享了很多经典大数据视频教程，都是开源的，你可以去看看。

【导读】大数据的高薪和发展前景，吸引着越来越多的人想要加入大数据行业，而想做大数据，前提是需要掌握相应的技术，才能获得在行业立足的资本。尤其是很多零基础学习者，学习大数据是需要跨过的第一道关卡。那么，初学者如何高效学习大数据技术?目前想要转型做大数据的人群当中，零基础的学习者不在少数，对于零基础学习者，比较中肯的建议是不要自学。大数据作为一门新兴技术，市面上能够找到的学习资料非常有限，并且大数据技术不断在更新迭代，自学很难跟上最新技术趋势。对于大部分零基础学习者来说，想要学大数据，通过大数据培训是效率最高的方式。而市面上的大数据培训，可以分为线上培训和线下培训两种模式，不管是这些机构课程如何宣传，作为初学者，应该重视的是，如果能够达到高效的学习。大数据线上培训，有直接卖录制好的视频的，也有视频直播课程，相对来说，视频直播课程具有更好的课堂互动性，如果能坚持下来，那么应当也能有一定的收获。而大数据线下培训，应该说是各种培训模式下，学习效率和学习效果都最好的方式了。大数据线下培训有完备的教学体系，系统化的大数据课程，资深的专业讲师，三管齐下，能够帮助学习者更快地入门，打下良好的基础。在大数据的学习中，除了基础技术知识的学习，更重要的是理论与实践的结合，毕竟我们最终还是要将技术知识运用到工作实际中，这也是就业当中的核心竞争力来源。大数据线下培训，拥有良好的硬件环境支持，在不同的学习阶段，还有相应的实战项目来做联系，大大提升学习者的技术实战能力。以上就是小编今天给大家整理发送的关于“初学者如何高效学习大数据技术?”的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。希望各位大家在学习之前做好准备，下足功夫不要凭空想象的想要取得优异的成绩。

现在学大数据分析的朋友越来越多，绝大部分人也会选择参加专业的培训班来学这门技术。在这样的情况下，不少人就来留言问笔者说，想知道2023短期大数据分析培训难学吗?本文就详细跟大家讲讲，2023短期大数据分析培训难学吗，这个话题，霍营计算机学院帮助解答大家心中的疑问。1：我们先来了解一下，大数据分析要学什么东西。要想成为合格的大数据分析师，就需要熟悉Linux/Unix平台开发，熟悉数据可视化;熟悉主流的云计算(阿里云、AWS)、大数据产品，具有相关行业用户行为分析经验;熟练使用数据分析工具和平台(如R，JupyterNotebook);精通算法设计、数据结构、算法分析与优化，良好的文献阅读能力。2：除开以上技术之外，大数据分析师还需要熟练使用DB2/ORACLE/MYSQL/PostgreSQL等常见数据库开发技术;熟悉Linux平台，熟悉vim、emacs等编辑器，熟练使用常用命令,熟悉shell/perl/python/php等脚本语言的一种或多种;、熟悉大数据处理相关技术，如Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Impala、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等。3：不要看以上技能晦涩难懂，很难学好的样子，其实不然。只要你能够找到科学的学习方式，成为合格的大数据分析师不会很难。

近日，笔者收到了大量的网友提问留言，绝大部分是关于大数据领域的问题。这一干问题中，提问频率最高的一个问题是有人问道：初学者怎么学大数据，要学多久?我们现在就来详细讲讲，初学者怎么学大数据，要学多久，这个话题，电脑培训来消除大家心中的疑问。1：首先我们先说一下，大数据要学哪些东西，让大家对于这门技术有个基本的概念。合格的大数据工程师，需要熟悉MySQL等关系型数据库，掌握数据库应用开发;掌握Java/Scala/Shell语言，能熟练进行Hadoop/spark/HBase/storm之上的开发;7、熟悉java各种编程方法，比如多线程jniidl等，熟悉JVM的运行机制等。2：除此之外，还需要熟悉storm/spark/kafka、熟悉Hadoop生态系统各功能组件、熟悉源码，熟悉sparkstieaming;熟悉大数据基础架构，对流式系统、并行计算、实时流计算等技术有较深理解;熟悉python、Mahout数据挖掘和机器学习等等。3：从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。北大青鸟不少学大数据的学员，哪怕是零基础，也能5个月快速学好这门技术，在就业老师一对一的帮助下，很快能满意就业。

谈起大数据技术，很多人都觉得是高大上的一门技术，学起来应该是困难重重！其实对于大数据技术而言，难的不是大数据技术本身，而是需要太多的基础知识，比如说：数学知识、英语能力、编程基础等等。数学，我们从小就开始学习，一直在跟各种数据打交道，各种公式等等，是大数据学习的必备技术之一。英语，对于大数据技术文章，比较先进的还是外文比较多，需要一定的英语基础，当然了翻译软件是个好东西，但必要的英语能力也是必须的。编程，这个就不用我多说了吧，计算机语言，你学不会，该如何向电脑发布指令！

大数据都是从java基础开始学起，然后接触java web，然后学习大数据平台hadoop spark等等一些实用课程，以及大数据培训学校有没有项目实战，专业的大数据培训比如光环大数据会给学生提供集群服务器，进行实践的时候很便捷，而一些小的培训机构并不会提供项目实战练习，最基本的集群服务器可能都不会提供，因此在考察培训学校的时候要重点问下有没有实战项目。

如果你是零基础，想要学习大数据，可以按照以下步骤：1.学习基础知识：首先需要学习计算机基础知识，包括编程语言、数据结构和算法等。同时还需要了解数据库、操作系统和网络等相关知识。2.学习大数据技术：了解大数据技术的基本概念和相关技术，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。3.学习数据分析和挖掘：掌握数据分析和挖掘的基本概念和方法，如数据清洗、数据可视化、机器学习等。4.实践项目：通过实践项目来巩固所学知识，例如自己搭建一个大数据平台、处理大量数据并进行分析。5.不断学习：大数据技术更新很快，需要不断学习新的技术和方法，保持对最新技术的关注和学习。可以通过参加培训、读书、参与社区等方式来不断学习。总之，学习大数据需要有坚实的计算机基础，同时需要不断学习和实践，才能掌握大数据技术和应用。

对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。头条莱垍第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。2021大数据学习路线图：

大数据技术专业以统计学、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。1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。4、本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

随着大数据的发展，越来越多的人想要进入大数据行业，大数据技术体系巨大，包含的常识非常多。对于零基础想要学习大数据的人，一开始入门可能不会太简单。学习大数据至少需要掌握一门计算机编程语言，计算机编程语言有很多，Java是目前使用的比较广泛的编程语言之一。所以，学习大数据，掌握好Java是必不可少的。另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Hadoop生态体系；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。

随着互联网行业的快速发展，大数据越来越流行，很多人开始了解大数据的发展，大数据在行业里的缺口是非常大的，很多人选择大数据行业进行发展。选择大数据的前提是感兴趣，但是也有一些人因为薪资的原因选择大数量学习。气质感兴趣才是最关键的，只有对一件事情感兴趣才能不断的坚持下去。下面北大青鸟北京计算机学院为大家介绍大数据的学习方法。在大数据的发展中，具有大数据思维的人和具有大数据创新的人是非常有价值的，这样的人才在大数据中不断的发展。在大数据方面感兴趣的人才能得到更好的发展。学习大数据需要掌握的基础有哪些呢？1、具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以北京北大青鸟认为拥有编程技巧有很大的好处。2、具有一定的数学能力是非常关键的，学习计算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学知识的了解是非常关键的。3、学习大数据需要有一定的英语基础，因为大数据知识主要是英文，各种代码用英文表达。因此，北大青鸟认为拥有一定的英语能力是非常重要的。4、语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。5、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关知识具有很大的优势。学习大数据基础是非常重要的，首先需要掌握计算机的基础知识，对大数据有自己的理解和想法。大数据的学习是非常枯燥的，IT培训建议在学习之前最重要的兴趣，兴趣能够让你在遇到困惑的时候不断向前，努力解决可能存在的所有问题。

大数据（big data），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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

很多人都知道大数据很受欢迎，就业很好，工资很高，想向大数据的方向发展.那大数据需要学习什么呢？1、学习大数据首先要学习Java基础如何进行大数据学习的快速入门？在学习大数据课程之前，必须学习计算机编程语言.Java是大数据学习所需的编程语言基础，因为大数据开发是基于常用的高级语言.此外，学习hadoop和数据挖掘都需要编程语言.因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的.2、学习大数据要学习大数据的核心知识Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm如果把大数据比作容器，这个容器的容量无限大，什么都可以进去，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据与人工智能、云计算和机械学习有着千丝万缕的关系，大数据的大数据存储如果高度扩展，云计算是必不可少的，大数据计算分析采用传统的机械学习、数据挖掘技术3、学习大数据所需的能力数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识.对于数据分析师来说，了解一些关于统计的描述，需要具备一定的公式计算能力，了解常用的统计模型算法.对于数据挖掘工程师来说，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高.编程语言，对于想学习大数据的学生，至少需要SQL、hadoop、hive查询、Python等编程语言.4、学习大数据可应用的领域大数据技术可应用于公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等各个领域，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透到生活的各个方面.大数据技术的出现将社会带入快速发展的时代，不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力.

大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。1、Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。2、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3、HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。

大数据具体分为：基础阶段、存储阶段、架构设计阶段、实时计算阶段、数据采集阶段、商业实战阶段。大数据的学习内容有很多，具体包括如下:1、 大数据基础阶段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基础、Oracle基础、 MongoDB、 redis;2、大数据存储阶段: hbase、hive、 sqoop;3、大数据架构设计阶段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka;4、大数据实时计算阶段: Mahout、 Spark、 storm;5、大数据数据采集阶段: Python、 Scala;6、大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。大数据的重要性：大数据（big data）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。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术，全球都在搞开发，掌握大数据技术，是未来国家致胜的一大法宝，掌握大数据技术，也是未来企业致胜的法宝，北京北大青鸟认为掌握大数据技术，更是未来人们长期高薪就业的保障。大数据技术是相当的火爆，很多朋友都想学大数据，那么大数据如何入门学习呢?大数据如何入门学习?1.很多朋友想通过看书学大数据，看书学大数据，很多朋友就是直接买一堆的书学习，其实你买了那么多的书你全看完了吗?很多朋友大部分是一遍过，永远不会看第二眼，书太多了，一直就在追求速度，那么学大数据的质量就难以保障，这并不是一个好的学习方式。2.很多朋友还想通过看书跟看视频结合起来学大数据，其实这也属于自学大数据的一种，自学大数据其实并不是很明智，比如要装哪些大数据学习工具呢?该如何装呢?这都是难题。大数据网上提供的学习资料、提供的学习步骤也很多，但是整理出适合你的容易吗?3.大数据如何入门学习?很多朋友找了很久都没有找到门道，很多人问有没有捷径可以走，学习哪有捷径，得脚踏实地，但是学习方式有。很多选择大数据培训的朋友就比大数据自学的朋友入门速度要快很多很多。你想有个靠谱的熟人在前面带路，比你独自一个人摸索找路是不是要快很多很多。

对大数据感兴趣的朋友越来越多，敢从零基础闯入大数据学习的朋友也是越来越多，但是还有很多的朋友处于纠结的状态，觉得自己好像不具备学大数据的基础，其实自己也不清楚学大数据需要哪些基础?今天就跟北京电脑培训一起来看看，学大数据需要哪些基础?学大数据需要哪些基础?有哪些要求?1.Java基础学大数据需要一定的Java基础，这是很多朋友所忽视的，Java是大数据框架构建的主体编程语言，大数据的开发基于一些常用的高级语言，而Java就是它主要的开发语言，所以你在学大数据之前，那么你一定得先学学Java。2.数学基础大数据，数据就是由各种各样的数字组成的，谈到数字就离不开数学，学大数据最好是具备点统计学的基础，因为你需要对各种数据进行归纳和分析，最终让数据发挥它应有的价值，你平常对数学的兴趣比较浓的话，那么学大数据也不会感到无聊。3.逻辑基础大数据，本身数据可以是一个又一个单独的个体，但是你要做的就是把他们联系在一起，让它们发挥最高价值，数据本身也许呆板，但是你需要灵活应对，所以学大数据一定要具备一定的逻辑基础，和发散性的思维，发散性的思维让你在大数据应用上迸发出新的灵感。

1、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。学会了这些的话这无疑是极好的开头和奠基，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。2、Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java技术，学javaSE就相当于有学习大数据。3、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

兴趣是最好的老师，会支撑你在学习中获得乐趣与动力。建议从自身情况来选择学习专业技能，考虑社会发展趋势，迎合时代发展，未来的袭发展才会越来越广阔。

很多朋友想学大数据，但是参加大数据培训自己又不是太想，原因有各种，比如自己本地没有出名的大数据培训机构，要参加大数据培训只能去其他地方，如果选择参加大数据培训，那么表明接下来自己得离开现有的地方，到一个陌生的地方去，自己不是很想。学大数据有必要参加大数据培训吗?学大数据有必要参加大数据培训吗?电脑培训认为有必要，理由如下：一、大数据学习需要引路人你在网上查找一下，学大数据需要学习的东西，不说其他的。在学大数据之前，得有一门高端编程语言基础，大部分朋友选择的是学Java语言，Java语言的入门靠自学还是挺难的，很多自学大数据的朋友，很久都在Java语言这个坑中爬不上来。大数据的学习需要引路人。而大数据培训机构正好提供的就是引路人的服务，比如在北大青鸟大数据培训机构拥有一流优质的师资团队，每位老师都具备丰富的大数据开发及项目管理经验，是大数据行业大牛级人物，有这样好的大数据老师充当你的引路人，那么在大数据的学习上你不知道会少走很多的弯路。二、课程体系安排自学大数据，你的课程体系安排是你自己，但是大数据培训是由专业的大数据培训团队制定的，对于大数据来说，它的课程体系需要不断的更新，因为不断有新的大数据技术更新，市场需求、企业用人需求也会一直进行变更，你自学大数据很难把握这个度，并且做到紧跟时代需求。

分享大数据学习路线：第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。第二阶段为分布式理论简介主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partitiontolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。第三阶段为数据存储与计算（离线场景）主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。第四部分为数仓建设主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。第六阶段为数据存储与计算（实时场景）主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。第七阶段为数据搜索主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。第八阶段为数据治理主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。第九阶段为BI系统主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。第十阶段为数据挖掘主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。 对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

大数据课程难度大，学习需要有本科学历要求。大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，是不错的选择。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。云计算学习主要内容有：①网络基础与linux系统的管理；②优化及高可用技能；③虚拟化与云平台技术；④开发运维。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，当下可以称为大数据新手的朋友是不可计数，大数据新手顾名思义就是刚刚接触大数据、但对大数据有着浓厚兴趣，特别想学大数据的朋友，那么新手应该如何自学大数据呢?你有什么好的见解没呢?赶紧跟天通苑IT培训，往下看。新手应该如何自学大数据?1.很多新手刚开始会考虑自学大数据，时间安排自由，但是新手如何自学大数据?是个相当严峻的问题，看视频学大数据可以吗?可以，但问题的关键，在于你要找出优质的大数据视频教程，然后要确保自己在学习中无遗漏，并且最好是伴随着你相应的笔记。2.新手自学大数据中，特别注意的是要进行项目练习，大数据在刚接触时会有些新鲜感,但是接下来就是一些乏味感,一味的只看不练，那么学起来更乏味，大数据本身也是门需要大量项目练习巩固知识的专业，不多多进行项目练习，那么很大程度上就等于白学，学不能致用。3.新手自学大数据难吗?其实相当有难度，大数据知识学习起来其实还满杂的，既得学大数据基础，又得掌握很多统计学等等的知识，自学大数据一个人的视野也毕竟有限，遇到难题时，想找个人一起商讨如何解决，难，想证明自己所做的数据分析正确全面，但是无人可证。

大数据人才是现在行业里面非常稀缺的，大数据的发展时间还不是很长。现在很多学校没有大数据的相关课程，在互联网高速发展的时代下，人才稀缺的问题越来越严重。大数据行业不同于传统的软件和编程。大数据是一种综合性学科。它不仅要求教育机构有相应的教育标准，而且对学生的编程要求也更高。一般来说，北大青鸟昌平计算机学院认为要学习大数据至少应该对R语言，sql，Python，Java等有所了解。目前有很多人想要学习大数据。很多人都在怎样才可以学习大数据。谁比较适合学习大数据？学习大数据最重要的是需要掌握一些大数据方面的知识。下面北京北大青鸟为大家介绍学习大数据需要具备的能力。一、逻辑分析能力做大数据工作的人，他必须知道哪些是相关的，哪个是重要的，什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务的核心需求。IT培训认为这种能力对学习大数据非常有帮助。如果您在学习大数据的同时可以注意开发自己的逻辑分析能力，那将对您未来的工作有很大的帮助。二、快速学习能力在大数据工作中，快速学习能力是非常重要的，这样数据工程师才能早很快的时间里面熟悉不同的项目，并且能够在短时间里面成为大数据专家。毫无疑问，在快速学习中，可以帮助您快速适应和理解相关知识，即使你学习大数据的基础为零。如果能够找到大数据学习的核心关键点，快速学习，这样就能迎接大数据时代的来临。三、对数据感兴趣喜欢在数据海洋中遨游的好奇心可以让您对数据处理充满热情，解决大数据存在的问题，并且获得成就感。在你学习大数据之前，电脑培训认为你最应该做的就是培养你对数据的兴趣。

大数据的发展在当下呈现的是蒸蒸日上，未来将是大数据时代，真正掌握了大数据技术，那么拥有一个有前途的工作绝对是不成问题的，零基础想学大数据的朋友也是愈发的多，但是担心大数据学习起来很难，那么零基础大数据需要学什么?零基础大数据需要学什么?首先，很多人会去搜索大数据所包含的知识板块，比如大数据基础编程、Hadoop平台搭建技术、大数据数据库及数据仓库、大数据统计理论、大数据数据挖掘模型、Spark大数据分析实战等等，沙河电脑培训认为这些是学大数据必须掌握的。除了掌握大数据所包含的板块知识，零基础学大数据还需要学什么呢?你还得学习如何形成你的大数据应用思路，这个是相当重要的，需要你逐渐培养的，你需要养成什么样的大数据技术可以应用于具体的项目，能够取得什么样的效果。除了形成相应的大数据思维，你还需要学习一些常用的大数据工具，比如excel等等，你还得对大数据实践相当的上心和用心，这是相当相当重要的，至于如何培养大数据实践能力，你可以尝试从身边的一些日常案例入手，培养自己的洞察力，或者利用搜索引擎到察看优秀的大数据案例。

大数据专业需要学: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、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等。大数据专业学什么课程数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、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、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，部分高校的特色会有所差异。通识类知识通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。学科基础知识学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。专业知识课程须覆盖相应知识领域的核心内容，并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力，能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。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。大数据的就业前景怎么样大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高，大数据是目前薪酬高的行业之一，目前大数据人才已成为市场的稀缺资源，发展前景好，薪酬水平也水涨船高。

大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。

随着互联网行业的不断发展。很多人想要从事互联网方面的工作，现在非常流行的就是大数据，你了解大数据是做什么的吗？学习大数据需要掌握哪些知识？大数据在未来有很大的发展机会，每个岗位需要具备的能力是不同的。下面昌平电脑培训为大家介绍学习大数据需要掌握的知识。大数据业务流程有四个基本步骤，即业务理解，数据准备，数据挖掘和分析应用程序。该过程分为三个功能区：大数据系统开发，整个操作系统的构建和维护，数据准备，平台和工具开发。大数据挖掘，负责关键模型应用和研究工作。大数据分析应用程序：两者都是外部需求的访问者也是解决方案的输出，并且昌平IT培训发现在许多情况下还将承担整体协调的作用。大数据提取转换和加载过程（ETL）是大数据的重要处理环节。提取是从业务数据库中提取数据。转换是根据业务逻辑规则处理数据的过程。负载是将数据加载到数据仓库的过程中。数据提取工具实现了db到hdfs的数据导入功能，并提供了高效的分布式并行处理能力。北京IT培训发现可以使用数据库分区，字段分区和基于分页的并行批处理将db数据提取到hdfs文件系统中，从而可以有效地按字段解析分区数据。数据收集可以是历史数据采集或实时数据采集。它可以收集存储在数据库中的结构化数据，或收集非结构化数据，如文本，图片，图像，音频，视频等。结构变化较大的半结构化数据，北京电脑培训认为可以在数据后直接存储在流量状态分析平台上收集完成。

搞大数据不但要会编程语言，而且通常情况下需要会好几种。假如你在小公司，数据量不大，你可以用普通的SQL、Python或R语言等编程语言就可以应付了。但如果在大公司，要处理的数据量比较大，通常需要分布式处理，那么就需要学会SQL和Java，而且还需要学习一些脚本语言。可以来这边看看，毕竟互联网it学校

未来在大数据领域最具有价值的有两种人：一种是拥有大数据思维的人，这样的人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益。另一种在大数据领域具有创新能力的人，能够开发没被大数据覆盖的领域。昌平镇北大青鸟认为对大数据感兴趣的人适合学习大数据，在未来大数据这块肥沃的土壤上会有非常大的发展。学习大数据需要哪些基础?第一：具有计算机编程能力。大数据技术是建立在互联网的基础上。具有编程能力有很大的加分。第二：具备一定的数学能力，计算机需要强大的逻辑思维，而数学是逻辑的基础，有一定的数学基础对于了解相关原理是非常重要的。第三：具备一定的英语基础，因为大数据知识以英文为主，各种代码等都是以英文的形式表现出来的。所以具备一定的英语能力是很重要的。第四：能够用流畅的文字表达出来。大数据的最终目的并不是得到一大堆数字，最重要的是对这些数字的分析。第五：具有理性客观的思维，对于分析数据，学习相关知识都有很大优势。业界内普遍认可的北大青鸟大数据，已经毕业的学员有入职阿里、百度、微软等很多知名企业，薪资平均在15k左右，北大青鸟大数据提供的大数据服务包括：大数据技术培训、企业大数据项目方案、大数据项目实施等等，帮助你顺利进入大数据行业。

大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。1、Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。2、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3、HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。

大数据需要学什么1.Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3.HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!4.HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。5.Avro与ProtobufAvro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。7.HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。8.phoenixphoenix是用Java编写的基于JDBCAPI操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。9.RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。10.FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。11.SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。12.KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!13.ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!14.SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、SparkRDD、sparkjob部署与资源分配、Sparkshuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、SparkSQL、SparkStreaming以及SparkML等相关知识。15.AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。16.Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

随着互联网的不断发展，大数据开发崛起，在互联网行业中备受关注。很多人开始对大数据越来越感兴趣，但是很大一部分人之前没有了接触过计算机，对编程语言更是不了解，对于零基础的人来说，能否学习大数据呢？其实是可以学习的。大数据学习是可以理解的，对于零基础的学生来说并不是非常困难，只要努力学习可以很快的掌握大数据。下面昌平电脑培训为大家介绍大数据额学习技巧。一、了解大数据的理论知识要学习大数据课程，首先需要对课程有一个简单的了解，了解课程的内容，并学习主要知识。最重要的是需要知道什么是大数据。开始应该简单地了解大数据，看看您是否真的对大数据学习感兴趣。如果你在不知道大数据的情况下开始学习，最后你可能会发现自己不感兴趣，这会浪费很多时间和精力，并且也可能浪费金钱。因此，昌平IT培训建议如果您想学习大数据，您需要对大数据有一个大致的了解。二、了解计算机编程语言对于零基础的学习的人来说，入门是非常困难的。因为你必须掌握一种计算机编程语言，所以每个学习大数据的人都应该知道更多的计算机编程语言，其中北京IT培训发现需要学习R，C语言，JAVA语言等。三、大数据的相关课程在开始的时候学习编程语言，后期就需要进入大数据的知识学习。一般情况下，学习大数据的时间会比学习Java的时间短。北京电脑培训发现大数据的部分课程主要包括大数据技术的引入，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，海量数据分析等分布式计算，Linux，Hadoop，Scala，HBase，Hive，Spark等专业课程。想要掌握大数据，这是课程是非常关键的。

学习大数据的方法：1、关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。2、对于有一定编程基础的同学，相对于零基础的小白来说，情况会略好一些，毕竟深处互联网大环境下很长时间了。唯一欠缺的是对大数据技术知识的匮乏，所以先吃透自己所修的编程语言，然后从Hadoop、spark入手对大数据的技术进行了解。

大数据已经成为时代发展的趋势，很多人都想学习大数据，进入大数据行业.那大数据需要学什么呢？1、学习大数据首先要学习Java基础如何进行大数据学习的快速入门？在学习大数据课程之前，必须学习计算机编程语言.Java是大数据学习所需的编程语言基础，因为大数据开发是基于常用的高级语言.此外，学习hadoop和数据挖掘都需要编程语言.因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的.2、学习大数据要学习大数据的核心知识Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm如果把大数据比作容器，这个容器的容量无限大，什么都可以进去，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据与人工智能、云计算和机械学习有着千丝万缕的关系，大数据的大数据存储如果高度扩展，云计算是必不可少的，大数据计算分析采用传统的机械学习、数据挖掘技术3、学习大数据所需的能力数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识.对于数据分析师来说，了解一些关于统计的描述，需要具备一定的公式计算能力，了解常用的统计模型算法.对于数据挖掘工程师来说，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高.编程语言，对于想学习大数据的学生，至少需要SQL、hadoop、hive查询、Python等编程语言.4、学习大数据可应用的领域大数据技术可应用于公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等各个领域，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透到生活的各个方面.大数据技术的出现将社会带入快速发展的时代，不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力.

我正在用着

新手学习大数据如下步骤。1、要熟悉大数据的基础概念，学习大数据的基本概念，如大数据的定义、架构、分析技术、数据挖掘等。2、要学习大数据技术，学习大数据相关的技术，如Hadoop、Spark、Hive等。

大数据时代的来临，引爆了人们对大数据的讨论，人们对大数据有很多好奇的地方，越是深入的了解大数据，越是对大数据着迷，很多朋友都想知道，大数据学什么?大数据怎么学?关于这两个问题，南邵北大青鸟将在下文一一作答，希望对你有所帮助。一、大数据学什么?大数据要学的东西很多，那么就跟北大青鸟小编大致地来理理每个阶段大数据该学什么?阶段一Java编程、阶段二数据库开发、阶段三web前端开发、阶段四Javaee基础开发、阶段五JavaEE高级框架开发、阶段六Linux系统和shell脚本开发、阶段七python开发、阶段八hadoop结构与大数据开发。当然这个学大数据的阶段顺序也不一定要这样排序，你当然可以自行的选择，市场的大数据培训机构的课程安排也可能不一样。这只是大方向，还地细分小方向，比如数据库开发的学习，你需要掌握数据库基础，数据库设计，开发和管理等方面基础知识，熟练掌握SQL的使用;深入掌握ORM的思想，熟练运用JDBC解决数据持久化的方法等等。二、大数据怎么学?从大数据的阶段划分来看，大数据要掌握的知识还挺杂的，大数据怎么学?零基础想凭一己之力自学好大数据，无疑是特别的难，自学大数据也不是学大数据最佳的方案。学大数据最佳也是最流行的就是参加大数据培训。

随着互联网行业的快速发展，大数据越来越流行，很多人开始了解大数据的发展，大数据在行业里的缺口是非常大的，很多人选择大数据行业进行发展。选择大数据的前提是感兴趣，但是也有一些人因为薪资的原因选择大数量学习。气质感兴趣才是最关键的，只有对一件事情感兴趣才能不断的坚持下去。下面北大青鸟回龙观计算机学院为大家介绍大数据的学习方法。在大数据的发展中，具有大数据思维的人和具有大数据创新的人是非常有价值的，这样的人才在大数据中不断的发展。在大数据方面感兴趣的人才能得到更好的发展。学习大数据需要掌握的基础有哪些呢？1、具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以回龙观北大青鸟认为拥有编程技巧有很大的好处。2、具有一定的数学能力是非常关键的，学习计算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学知识的了解是非常关键的。3、学习大数据需要有一定的英语基础，因为大数据知识主要是英文，各种代码用英文表达。因此，北大青鸟认为拥有一定的英语能力是非常重要的。4、语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。5、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关知识具有很大的优势。学习大数据基础是非常重要的，首先需要掌握计算机的基础知识，对大数据有自己的理解和想法。大数据的学习是非常枯燥的，IT培训建议在学习之前最重要的兴趣，兴趣能够让你在遇到困惑的时候不断向前，努力解决可能存在的所有问题。

我们在前文中给大家简单介绍了关于大数据运维师的一些基本技能需求的内容。下面我们就一起来了解一下，在学习大数据的时候不同学习阶段都需要了解哪些知识。数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，霍营java课程培训机构建议根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。学会以上基本可以入门大数据工程师，如果想有一个更好的起点，建议前期学习scala编程，Spark，R语言等基本现在企业里面更专业的技能。数据分析：一方面是搭建数据分析框架，比如确定分析思路需要营销、管理等理论知识;还有针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。产品调整：经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新，然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整)。接着再来了解大数据需要掌握那些技术Hadoop核心(1)分布式存储基石：HDFSHDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode,DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置JavaAPI代码演示(2)分布式计算基础：MapReduceMapReduce简介、编程模型、JavaAPI介绍、编程案例介绍、MapReduce调优(3)Hadoop集群资源管家：YARNYARN基本架构资源调度过程调度算法YARN上的计算框架离线计算(1)离线日志收集利器：FlumeFlume简介核心组件介绍Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题。(2)离线批处理必备工具：HiveHive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之AccessLog分析HiveDDL&DML介绍视图函数(内置，窗口，自定义函数)表的分区、分桶和抽样优化。

一般大数据的学习方式有两种：线下脱产学习，线上视频教学。如果是0基础学员参加线下脱产班学习的话，大多数培训机构都是6个月左右的周期。大数据的学习有一定难度，对于0基础的小白来说，一定要细心、耐心，认真听课，多多练习。大数据的薪资待遇是比较可观的，目前大数据开发招聘还是以技术为主，大数据需要学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、并发编程等，加米谷的具体如下：Java，大数据基础：Linux基础、Maven基础HDFS分布式文件系统MapRece分布式计算模型Yarn分布式资源管理器Zookeeper分布式协调服务Hbase分布式数据 库Hive分布式数据仓库FlumeNG分布式数据采集系统Sqoop大数据迁移系统Scala大数据黄金语言kafka分布式总线系统SparkCore大数据计算基石SparkSQL数据挖掘利器流式计算平台SparkMllib机器学习平台SparkGraphx图计算平台大数据项目实战

现在是大数据的时代，很多人都想从事大数据的职业.大数据主要学习什么？基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis.hadoopmapreducehdfs:hadoop:hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍.大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop.大数据结构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka.大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm.大数据收集阶段:Python，Scala.大数据商业实战阶段:实践企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用.大数据(bigdata、mega、data)或大量资料，是指需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和过程优化能力的大容量、高增长率和多样化的信息资产.在维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶写的《大数据时代》中，大数据不是随机分析法(抽样调查)的捷径，而是采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性).大数据的5个v或特征为第一，数据体量巨大

大数据的学习内容有很多，具体包括如下：1、大数据基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis；2、大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop；3、大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka；4、大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm；5、大数据数据采集阶段：Python、Scala；6、大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。

1、Java编程技术。Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!2、Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3、Hadoop。Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!4、Hive。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。5、Avro与Protobuf。Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。6、ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。7、HBase。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。8、phoenix。phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。9、Redis。Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。10、Flume。Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。11、SSM。SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。12、Kafka。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!13、Scala。Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!14、Spark。Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。15、Azkaban。Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。16、Python与数据分析。Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

大数据学习的是：大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。据统计，企业内部的经营交易信息、互联网中的商品物流信息、人与人交互信息、位置信息等数据，每2～3年时间就会成倍增长。大数据的特征1、数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位是PB（1024TB）、EB（1024PB，约100万TB）或ZB（1024EB，约10亿TB），未来甚至会达到YB（1024ZB）或BB（1024YB）。2、数据多样性（Variety）：大数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等各种结构化、半结构化和非结构化的数据。3、价值密度低（Value）：大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。

大数据+分析学 数字油田的两把利剑在石油和天然气行业，数据都是以太字节(TB)和拍字节(PB)来表示的。这两个词语对于你来说或许有些陌生，下面我给你打个比方，一切就清晰明了了。一个吉字节(GB)相当于七分钟的高清视频;一个太字节(TB)等于1024个吉字节(GB);而一个拍字节(PB)等于1024个太字节(TB)，相当于13.3年同样的高清视频。每天全球油气行业都会产生数百个太字节(TB)的数据，每年总计达一个拍字节(PB)数据，也就是13.3年的高清视频了。在这里举个例子，在北美1200英里的管道里每天都会产生大约1TB数据。把这些数据转化为可用的信息的学科称为分析学，它将成为油气行业削减成本方面的新前沿学科。2014年2月，美国通用电气公司(GE)软件研究院副总裁Bill Ruh在卡尔加里举行的“通用电气公司Mind + Machines”研讨会上说：“任何事情都可以进行分析”。分析基本上是在大量的数据中寻找有意义的模型，它运用数学、统计学、计算机编程和操作等方面的知识将问题性能进行量化分析。在分析数据时发现的模型可以用来预测未来的资产设备表现，以确定设备性能可以提高的范围，同时可以通过识别故障区域在故障发生前制定风险管理计划。Ruh说：其他工业部门已经使用分析学方法来提高生产力从而降低成本。通用电气公司在电力行业中已经取得了成功，运用分析法来优化风力发电机的电力生产。通用电气公司改变了风力发电机组安装前使用计算机建模的传统方法。“我们想，如果将历史数据进行优化会怎样?这意味着要对风力发电机产生的数据进行解析并应用这些信息。这一结果增加了5%的电力输出和20%的利润，而风力发电机组并没有发生任何物理变化。”Ruh表示：作为快消品的手机产业压缩了数字传感器技术的成本，网络连接的低成本完全可以使所有油田设备联网，分析现成的数据流。通用电气公司认为通过数据分析油气行业可以提高设备的可靠性和利用率，从而提高运营效率。Ruh 表示，“你可以从零停机、零差错中赚取很多钱，毕竟油气行业一旦发生维修状况造成的损失将是巨大的。”通用电气公司油气软件服务部门总经理Ashley Haynes Gaspar说：“使用分析学方法最大的好处是优化处理了整个油气项目，而油气项目得到优化是最重要的，我们相信，利用分析学你能更有效率地从地球上采出更多的石油，在油气行业中将增长6%-8%的潜在产出。”最近，信息技术供应商已经尝试对油气行业进行数据分析并找到解决方案，但目前还没有成功。目前的计算公式是在手机中常见的，基于应用系统进行模拟并将其分解成可管理的部分。自通用电气公司在加拿大工业推动数字油田的六个月以来，出现了一系列成功基于app的方法。其中一个例子是Apache公司正努力提高电潜泵性能的操作。Apache公司在北美和世界各地有成千上万的电潜泵。由于进行了实时监控，德克萨斯基地公司已经收集了大量的电潜泵性能数据、地下岩层特征和地质信息。Apache公司与通用电气公司合作分析了这些数据，针对不同油井选择不同的电潜泵，然后提高泵的运行时间并成功预测这些泵的使用寿命。这一系列工作有助于Apache公司避免重大的生产损失，其中最大的好处是可以将此成功经验快速复制至整个行业。据该公司称，全球电潜泵性能提高1%后，将额外提供超过50万桶/天的原油。即使在油价如此低的今天，这也相当于每年会额外产生数十亿美元的效益。Apache公司的成功来自于对硬件和软件的充分利用，一般被称为资产性能管理(APM)。实时监控器将一连串数据传输到中央设备，在那里他们被相应的大数据分析软件处理，然后找出最优方案。通用电气公司油气测控加拿大区总经理Orvil Smith 说：“通过我们与客户所做的工作发现，大数据分析是有所作为的。在以往，当一个电潜泵失灵时，企业将花费很长时间才能使油井恢复生产。”但如果你能在设备失灵前就预见到这个问题，就会知道什么时候该把它停下来并更换上提前准备好的新部件，这样就可以避免长时间停机带来的损失。

其实即可怕，又方便了人们，等一下买什么东西的时候准备给你推送，都是你想要东西就很方便，但是可怕的是你失去的隐私，可能偶尔你说一个什么无意之中就在某宝或者某一个平台，你就出现的推荐，你是不是感觉到自己被监听也是挺恐怖的。

　　1、将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。 　　2、“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，进入2012年，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 　　3、大数据的意义在于变革经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 　　4、大数据的意义表现在变革组织的力量：随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。

大数据时代现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。构成一个人体需要500万亿个细胞，一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000秒，中国的土地面积960万平方公里(9600000)，中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿)。大数据：大数据（big data），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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]中文名大数据外文名big data,mega data提出者维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提出时间2008年8月中旬应用学科计算机，信息科学，统计学快速导航特征结构应用意义趋势IT分析工具促进发展定义对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据，让一切有迹可循，让一切有源可溯。我们每天都在产生数据，创造大数据和使用大数据，只是，你，仍然浑然不知。百度知道和知乎问答里一直有小伙伴在问这个问题，比如“大数据时代，生活和思维发生了哪些变”、“大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢？”以及“大数据时代生活将会有怎样的变化”等等。看着大家热火朝天的在了解大数据、认识大数据和讨论大数据，北大青鸟认为这说明大数据已经渐渐被大众所接受，也标志着大数据产业正在走向成熟化和大众化。那么大数据时代给我们的生活带来了哪些便利与好处呢？1、节约时间，更有效率先看看我们身边经常用到的一些服务，比如我们经常用到的快递、外卖和共享单车，这些APP的后台都有一张“大数据”。快递后台会根据数百亿历史地址去做预测，用大数据算法来做智能分单取代了原来的人工分单，可以最大程度地优化路线，降低人工配单时间，还能减少错误操作，节省人力成本。快递只是整个物流领域里漏出的一只角，大数据技术可以帮助全部环节的物流供给与需求匹配，优化资源配给，另外，根据消费者习惯偏好，大数据可提前预测消费者需求，将商品物流环境和客户的需求同步，提前计算出运输路线和配送路线，缓解物流压力，提高用户满意度。2、让人们更容易借到钱，让老赖无处遁形对于普通人来说，开通信用卡需要提供收入学历等证明；在农村，你需要向信用社借钱，也需要提供可抵押的不动产等。现阶段的信用卡是容易办到了，可是额度还是远远满足不了剁手党的需求。去银行借钱也很不方便，拿号，排队，填一大堆单子等等。对于办理信用卡和贷款来说，银行需要的都是“指定数据”，指定的收入证明，指定的不动产证明等。而互联网金融（如：蚂蚁花呗、蚂蚁借呗和京东白条），他们需要的数据更多，但是这些数据不需要完全由借钱的人来提供，他们会根据借贷人在电子商务的消费数据、绑定的银行卡数据、行为数据等等来做评分授信。3、大数据让人更加聪明更智慧人的智慧是无穷的，但是人的计算能力和记忆力是有上限的。就拿我们最爱玩的《王者荣耀》来说，你知道哪个英雄的胜率最高吗？有人会回答是武则天，也有人回答是诸葛亮，更有人回答是亚瑟，但是通过后台统计分析了广大玩家数以万计的数据来看，2017年6月的最新数据，《王者荣耀》胜率最高的前3英雄分别为牛魔、蔡文姬和宫本武藏。根据官方提供的这份数据，用户可以做出最优的选择，更有效率的王者。

大数据时代 如何理解“大数据”最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”，这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。　　大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!　　随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。　　不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种“质变”表现在以下3个方面：　　1)数据思维　　大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!　　- 分析全面的数据而非随机抽样;　　- 重视数据的复杂性，弱化精确性;　　- 关注数据的相关性，而非因果关系。　　历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!　　当然，这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”，但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!　　2)数据资产　　大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。　　在互联网领域，我们喜欢说“入口”这个词，“入口”对应的直接意义是“流量”，而流量在互联网领域就意味着“金钱”，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，“入口”这个词还有更深刻的意义，那就是“数据生产的源头”，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的“数据”，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在“大数据”时代，意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!　　3)数据变现　　有了“数据资产”，就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值，然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。　　大数据分析的核心目的就是“预测”，在海量数据的基础上，通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。　　“预测事情发生的可能性”继续往下延伸，就可以通过适当的“干预”，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为“精准营销”，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。　　最后，如果你看了这段文字还不能更好地理解“大数据”时代的“预测未来”能力，那么我推荐你看看热播美剧《疑犯追踪》!以上是小编为大家分享的关于大数据时代 如何理解“大数据”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

当在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的沟通越来越紧密，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物.大数据时代带来了什么？在当今社会，大数据的应用越来越突出他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据发展的领域都在协助企业不断发展新业务，创新运营模式.有了大数据这个概念，对消费者行为的判断、产品销售量的预测、正确的营销范围和库存补给得到了全面的改善和优化.大数据在互联网行业是指互联网公司在日常运营中生成、积累的用户网络行为数据的现象.这些数据的规模太大，不能用g或t来衡量.大数据有多大？一组名为网上一天的数据告诉我们，一天中，互联网产生的所有内容都可以刻上1.68亿张DVD发送的邮件多达2940亿封(相当于美国两年的纸质信件数量)的社区投稿达到200万封(相当于时代杂志770年的文字数量)的销售手机为37台.8万台，比世界上每天出生的婴儿数量高37台.1万?截止到2012年，数据量从TB(1024GB=1TB)水平上升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)甚至ZB(1024EB=1ZB)水平.国际数据公司（IDC）的研究结果显示，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量达到1.82ZB相当于世界上每个人产生200GB以上的数据.截止到2012年，人类生产的所有印刷材料的数据量为200PB，全人类历史上所说的所有的数据量约为5EB.IBM的研究表明，人类文明整体获得的所有数据中，90%是在过去两年内产生的.到了2020年，世界上产生的数据规模将达到今天的44倍.每天全世界上传5亿张以上的照片，每分钟共享20小时的视频.但是，即使是人们每天创造的所有信息，包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，上传的所有照片、视频和音乐，其信息量也无法与每天创造的人们自己的数字信息量匹配.这种走势会持续下去.我们现在还处于所谓物联网的初级阶段，而随着技术的成熟，我们的设备、交通工具和快速发展的可穿戴技术可以相互连接和沟通.科学技术的进步将创造、捕捉和管理信息的成本降低到了2005年的六分之一，从2005年开始，硬件、软件、人才、服务上使用的商业投资也增加了50%，达到了4000亿美元.大数据的精髓

主要从以下几个方面理解大数据时代。第一，大数据产生的背景。1.由于电子终端产品和互联网络的普及为大数据提供了良好的硬件支撑。电脑和手机的普及为数据积累提供了数据源头，互联网为数据积累提供了路径，服务器为大数据积累提供了载体，超速运算为大数据分析提供了便捷，所以大数据的产生有了良好基础。2.互联网经济发展推进了大数据时代的发展。由于互联网经济和各平台的竞争发展，各平台要完成精准的推送，提升服务或是产品销售针对性，对数据进行了大量分析，一直演进成为大数据分析的必然。第二，大数据的意义1.推动经济发展。由于大数据的分析可以更精准的对消费者进行推送，并且完成最后的交易，这样无形中对于经济的发展起到了非常大的推动作用。2.推动生活便利化。有了大数据的分析，加上智能化的发展，无论是出行导航，还是搜索引擎，都为生活的便利提供了很多便捷之处。第三，大数据的利弊。凡事都有两面性，尤其是对于不同的人而言。大数据的发展必然是好的，有利的，也是时代发展的必然，为生活的各方面都提供了非常好的帮助。但是也有人利用大数据的分析做一些不利于他人的事情，比如一些数据买卖，泄露个人数据都暴露了大数据时代的一些隐患，所以如何防范大数据时代数据被一些别有用心的人利用也是要我们防范的。总之，大数据的到来是科技时代进步的表现，它的发展会越来越强大，起到的作用也会越来越多，让我们一起关注它的发展吧！

什么是大数据时代：利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。大数据无处不在，社会各行各业都可以找到大数据的印记，在金融，餐饮，电信，体育，娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响大数据的特点：1、更多，更乱，但内部有关系可循。示例：大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。2、数据可以被重复使用（数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用）示例：比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。大数据时代的思维：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。示例：我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

“大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 大数据时代 大数据时代，从互联网技术体系的角度来看，大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。 大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展，另一方面，大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。 正是由于大数据技术的发展，人工智能产品的当前应用才得到了显着改善。因此，大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。

1、现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。2、随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。3、在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。4、“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

那还是蛮多的，不过还是有个师傅好，可以到这边看看，毕竟互联网学校

大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据的来源又有哪些？等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案（如数据库或商业智能技术）就能轻松应对；而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来：由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额；而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些？或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些？”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。因此，大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好？很多时候我们写文章，并不是想要去重复某一个众所周知的事实，而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实，并不是想要去推翻，而只是去看这个事实是否存在另外的可能性，虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出，并显得幼稚可笑，但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音，而这正是我们写文章的意义所在。所以，我现在问题是，在大数据的领域里是否数据量越大越好？对于这个问题，我觉得应该分两个层面来看，第一个层面是，对大数据这个整体而言，数据肯定是越大越好的，多元的数据能让不同行业，不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法，也是基于此，现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据，大数据让人们能有足够的能力和视野将地球（包括地球上的一切）作为一个整体去看待，这是在从前无法想象的。第二个层面是，对于大数据的具体应用而言，数据量是否越大越好，我却有不同的看法。我的理解是，在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大，你能得到的东西就越多，而至于得到的那些东西是否是你所需要的，或者对你是否有价值的，没有人能保证。就如同树林里有100条路，每条路上都有一些你觉得有意思的东西，如果你有足够的时间，你可以走遍这100条路，收获很多有意思的小东西，但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感，在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果，有时候会有一些很新鲜的结果被发现，这会让你很惊喜，但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里，而不会出现在正式的分析报告中，因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的，旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以，我认为，在大数据的具体应用面前，我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉，我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么，然后带着目的去收集有用的数据，输入至分析模型中，直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据，分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察，而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说，大数据的世界太魔幻了，里面的诱惑很多，如果你不是带着明确的目标去应用，你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山，最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外，这同时也揭示，为了避免应用者困在“大数据的金山”，大数据必须往下细化，针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。 “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。 A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。 大数据时代，什么最贵?十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。 一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……这些庞大数字，意味着什么？它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。让我们一起来看看——他们是怎么做的。这些数据都能干啥。具体有六大价值：●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。 “数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题 。“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。要知道，刘建国曾任至百度的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次（2013年约为8.77亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了百度指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”

可能每个人嘅观点同霖法唔同，我个人认为大数据时代有好有坏，好嘅方面就系为我哋都带来左好多慨便利，唔好就好似你所讲嘅咁，压力越来越大…

大数据时代-释义利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。最早提出“ 大数据”时代到来的是全球知名咨询公司 麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在 物理学、 生物学、 环境生态学等领域以及 军事、 金融、 通讯等行业存在已有时日，却因为近年来 互联网和 信息行业的发展而引起人们关注。

大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。由于Internet整合资源的能力在不断提高，因此Internet本身必须通过数据反映其自身的价值，因此，从这个角度来看，大数据是Internet的价值体现。随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。从互联网技术体系的角度来看，大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面，大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展，另一方面，大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。正是由于大数据技术的发展，人工智能产品的当前应用才得到了显着改善。从工业互联网的整体解决方案来看，大数据正在成为企业重要的生产资料之一。企业可以通过大数据完成产品（服务）的设计和创新。同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始；二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。所以，大数据和我们的生活紧密相连，无处不在，这就是大数据时代。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起关注。 一.产生背景 进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” 二. 特征1.数据量大（Volume） 大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2.类型繁多（Variety） 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3.价值密度低（Value） 如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。4.速度快、时效高（Velocity） 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。　　简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质　　的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台　　例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。　　大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。　　一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。　　斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。　　FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。　　“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 　　大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。　　基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。　　最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。　　“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”　　事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。　　“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

大数据的定义大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据的特点数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据时代的影响越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。大数据的意义和前景大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。大数据分析的目的大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

问题一：什么是大数据？大数据是什么意思？ “大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，大数据时代怎么理解呢，一起来看看吧。 大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。 大 数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。 大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 大 数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关 的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对， 挖掘主效基因。例子还有很多。 大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运 用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本 质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。 商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。 数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据 *** ，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。 在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 商业智能的应用范围 1.采购管理 2.财务管理 3.人力资源管理 4.客户服务 5.配销管......>> 问题二：什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。 大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。 大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。 当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。 而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。 问题三：什么是“大数据”的真正含义 大讲台大数据 在线培训为你解答：大数据（bigdata），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 *** ，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。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 问题四：大数据是什么含义? 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。 问题五：大数据是什么意思 大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合。特别是指互联网带来的整个方方面的物流 信息流 资金流都在数据分析下整合 希望你能接受这个答案。 问题六：大数据是什么意思？ 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。大数据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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。 问题七：大数据的概念是什么意思 什么是大数据概念？ 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托u30fb迈尔-舍恩伯格及肯尼斯u30fb库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 问题八：大数据的含义包括哪些 大数据（英语：Big data[1][2]或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，将各个小型数据 *** 并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。 大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。 问题九：什么是大数据？有什么意义？ 大数据就是大量的数据，通过分析找出他们的规律 问题十：什么是大数据，大数据的意义是什么？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，现在我们使用手机，电脑等购物，消费等生成了海量的数据，而因此我们现在所处的时代已经就是大数据时代了。到了大数据时代，未来大数据也将成为一个国家的基础设施了。1、大数据时代对商家有利大数据时代的到来，将对商家带来更多的便利。现在大家都知道，到网上购物的话，只要你看了一个类目的产品，等过几天的话，那么你再上网，立刻就会给你推送相关类别产品的广告。这个背后可能就是大数据系统在起作用了，商家一旦得知你想购买某类商品以后，就会给你推荐一些同样类目的商品，便于你进行挑选，为你节省挑选的时间，而商家当然也能够通过更快的卖出商品而获利。因此，大数据时代对商家是很有利的事情。2、大数据时代对个人有利大数据时代到来以后，对于个人也是有利的。如果个人消费习惯固定以后，那么你去上网购物的话，购物界面基本上都是你比较喜欢的东西，这样就能够让个人节省挑选购物的时间，提升购物效率。而购物时间减少以后，你就可能有更多的时间去做其他事情，从而能够赚到更多的钱，这样对于个人效率提升也是非常有好处的。因此，大数据时代，对于个人也是很有利的。3、大数据时代对于社会都很有利大数据时代到来以后，整个社会也将会收益于大数据的挖掘和应用。比如交通方面，如果采用大数据作为基础，更好的对高峰期的交通信号灯进行智能灯光调控，那么就可能会提升城市车辆通行效率，减少拥堵，从而降低每个人的通勤时间，能够让城市居民过的更舒适一些。当然了，大数据还能够应用于很多方面，能够为大家提供更好的服务，提供更适合自己的服务，能够让所有人生活的更舒适一些。因此，大数据时代到来以后，对于整个社会都很有利，可能让所有人生活的更加舒适。4、结论综上所述，大数据时代到来，使用手机购物付款，使用电脑等会产生海量的大数据，这些数据处理将会对商家有利，也有利于个人提升效率，也有利于整个社会提升效率。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

数字营销是使用数字营销渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及时，相关，定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通。 数字营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践，但它的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道。因此，数字营销的领域就涵盖了一整套元素（a whole host of elements），如：手机，短信/彩信，显示/横幅广告以及数字户外广告等。大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。移动营销（mobilemarketing）指面向移动终端（手机或平板电脑）用户，在移动终端上直接向分众目标受众定向和精确地传递个性化即时信息，通过与消费者的信息互动达到市场营销目标的行为。数字营销的范围是最广的，数字营销包括了大数据营销和移动营销。

学习大数据的小伙伴在小编看来总共分为两大类：一是本身就是计算机专业出身，有一定的编程基础，看到大数据的就业前景，想转战大数据行业的；二是本身不是计算机专业出身，没有一定的编程基础，依旧想要学习大数据的。1、没有编程基础对于没有编程基础的小伙伴，建议你先看一些编程语言的书籍，掌握一门编程语言是必须的，因为大数据技术是由编程语言进行开发的，至少是要掌握一门编程语言的，而且还要有扎实的基础。《Head First Java, 2nd Edition(中文版)》这本书不仅内容丰富、有趣且通俗易懂，并且涵盖了所有 Java 相关的基础知识。如果你是 Java 初学者，这本书正适合你。《Java 核心技术(卷1、2)》写作风格相比 Head First 趣味性来说更显传统，所涵盖的内容包括 Java 基础知识及高级应用，是对于入门来说的另一种选择。《Java 编程思想(第4版)》必读之作，不仅涵盖所有 Java 基础，对于编程思想层面的提升也有很好的帮助。2、有一定的编程基础《为数据而生》书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。《智能时代》这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。《R语言预测实战》R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。以上就是大数据学习书籍推荐，想要学习大数据的小伙伴可以酌情参考了！

物质能量信息，是进化的必经阶段。

大数据时代英语翻译：The era of big data era

预测——大数据的核心量变导致质变 要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要精确 万事万物数据化、数据交叉复用的巨大价值 大数据变革公共卫生——它是建立在大数据的基础上的。这是当今社会所独有的一种新型能力:以一种前所未有的方式，通过对海量信息进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。 大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场，组织结构，以及政府与公民关系的方法。 大数据价值链的3大构成:数据本身、技能、思维 大数据的精髓——分析信息时的三个转变 1.在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样 2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度 3.我们不再热衷于寻找因果关系 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 大数据时代的思维变革 1.更多:不是随机采样而是全体数据 2.更杂:不是精确性，而是混杂性 3.更好:不是因果关系而是相关关系 大数据时代的商业变革 4:数据化:一切皆可“量化” 5."取之不尽，用之不竭"的数据创新 数据的再利用 重组数据 可扩展数据 数据的折旧值 数据废气 开放数据 6.数据、技术、思维的三足鼎立 大数据时代的管理变革 7.风险:让数据主宰一切的隐忧 8.掌控:责任与自由并举的信息管理

大数据（big data），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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop