大數據需要硬體研發嗎

1. 什麼是大數據，雲計算，是個軟體還是什麼，一個人可以操作完成嗎，需要什麼硬體軟體來完成

不是軟體， 大數據或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

2. 大數據技術就業前景

大數據技術就業前景光明。

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。

大數據工作領域

1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作;大數據整體的計算平台開發與應用。

2、數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。

3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。

4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

3. 大數據產業屬於硬科技嗎

大數據產業屬於硬科技
大數據的發展帶動了智能家居，智能家居作為多層領域融合的切入點，是社會家庭管理新亮點。物聯網生產大數據，大數據支持智能家居，從智能家居到大數再到智能化。

大數據是智能硬體競爭的制高點，可以幫助廠商挖掘用戶，了解用戶、由此改變產品策略和市場策略。

4. 新手學習，搭建大數據學習環境，電腦需要什麼硬體配置

這要看你的制預算，先寫個主流配置給你參考:

英特爾i5 8500處理器，
技嘉B360M-DS3H主板，
威剛 XPG系列 DDR4 2400 16G內存條，
威剛 XPG-SX6000系列 256G M.2介面固態硬碟，
九州風神 玄冰400 CPU散熱器，
微星GTX1060 6G暗黑龍爵顯卡，
航嘉JUMPER500電源，
金河田預見N15機箱。

5. 計算機大數據涉及到硬體么

不會 沒有特別的要求。
不過大數據可視化會用到顯卡資源,但常規顯卡也就夠用了。如果用AI技術處理大數據,顯卡最好支持GPU運算

6. 數據產業包括哪些內容

產業分類目前對於大數據產業的分類並沒有統一規定，依據不同角度可以總結為以下幾種：
（1）二分法。主要依據佔有大數據的情況，分為大數據產業和大數據衍生產業。大數據產業主要指自身生產數據或者獲取數據的存儲、分析、應用類產業。大數據衍生產業主要指從事大數據產業所需要的基礎設施和技術支持類產業。
（2）三分法。主要依據數據的營銷模式將大數據產業分為3類：①應用大數據進行用戶信息行為分析，實現企業自身產品和廣告推介的產業；②通過對大數據進行整合，為用戶提供從硬體、軟體到數據整體解決方案的企業；③出售數據產品和為用戶提供具有針對性解決方案的服務產業。
（3）五分法。按照產業的價值模式分為大數據內生型價值模式、外生型價值模式、寄生型價值模式、產品型價值模式和雲計算服務型價值模式。

7. 數據科學與大數據技術用電腦做什麼

數據科學與大數據技術專業是同學們都比較陌生的一個專業，屬於一門交叉學科，需要學習的科目很雜，統計學、數學和醫學等等都是需要學習的，日後工作職責也是很多變的。

數據科學和大數據技術專業的工作方向

數據科學與大數據技術專業學生畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。

重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。

數據科學和大數據技術專業的就業前景

隨著移動互聯網和智能終端的普及，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據迅猛增長。新摩爾定律認為，人類有史以來的數據總量，每過18個月就會翻一番。而海量的數據蘊含著巨大生產力和商機。

中國商業聯合會數據分析專業委員會資料顯示，未來3至5年，中國需要180萬數據人才，但截至目前，中國大數據從業人員只有約30萬人。同時，大數據行業選才的標准也在不斷變化。初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。

所以說數據科學與大數據技術專業的畢業生就業前景還是非常好的。

數據科學與大數據技術專業都學什麼呢

數據科學與大數據技術專業以統計學、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)。

不同院校開設此專業，培養模式會有差異。有些會更多偏向於工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;有些會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

8. 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據版預處理、分布權式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

9. 大數據都是需要什麼技術的

大數據技來術龐大復雜自，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等范疇

查詢引擎：Phoenix、Shark、Pig、Hive等

流式計算：storm、Twitter Rainbird等

迭代計算：Apache Hama、Apache Giraph、HaLoop等

離線計算：Hadoop MapRece、Berkeley Spark等

鍵值存儲：LevelDB、RocksDB、HyperDex、Voldemort等

表格存儲：OceanBase、Amazon SimpleDB、Cassandra、HBase等

文件存儲：CouchDB、MongoDB、HDFS等

資源管理：Twitter Mesos、Hadoop Yarn

10. 中國大數據產業特徵包括哪些內容

以公有制為主體、多種所有。